Unternehmen streben danach, Informationen und Dienstleistungen durch die Einführung moderner Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen für die Menschen zugänglicher zu machen. Die wachsende Übernahme dieser Technologien ist in Industriebereichen wie Bankwesen, Finanzen, Einzelhandel, Fertigung, Gesundheitswesen und mehr zu beobachten. Dieser Artikel führt Sie durch einige der häufig gestellten Fragen und Antworten zum maschinellen Lernen, auf die Sie auf dem Weg zu Ihrem Traumjob stoßen werden. Zu den Top-Fragen im maschinellen Lernen gehören unter anderem die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens, die Bedeutung von Überanpassung und dazugehörige Vermeidungsmaßnahmen, das Training eines Modells und die Aufteilung in Test- und Trainingssets, der Umgang mit fehlenden oder beschädigten Daten in einem Datensatz, die Wahl eines Klassifikators basierend auf der Datensatzgröße, die Bedeutung einer Verwirrungsmatrix im Zusammenhang mit maschinellen Lernalgorithmen und die Erklärung von KI-Strategien für Unternehmen.
Die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens umfassen überwachte, unüberwachte und bestärkende Lernmethoden. Überwachtes Lernen basiert auf vorherigen oder gekennzeichneten Daten, während unüberwachtes Lernen Beziehungen, Anomalien und Muster in den Eingangsdaten identifiziert, ohne gekennzeichnete Daten zu verwenden. Bei bestärkendem Lernen lernt das Modell basierend auf den Belohnungen, die es für seine vorherigen Handlungen erhalten hat.
Die Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell das Trainingset zu genau lernt und zufällige Schwankungen in den Trainingsdaten als Konzepte annimmt. Überanpassung kann durch verschiedene Maßnahmen vermieden werden, wie z.B. Regularisierung, Erstellung eines einfachen Modells mit weniger Variablen und Parametern, cross-validation Methoden und Verwendung von Techniken zur Regulierung wie LASSO, um übermäßige Modellparameter zu bestrafen.
Die Aufteilung eines Datensatzes in Trainings- und Testsets ist wichtig, um die Effektivität eines Modells zu überprüfen. Der Trainingsdatensatz wird für die Analyse und das Lernen des Modells verwendet, während der Testdatensatz zur Überprüfung der Hypothese und des Modells verwendet wird. Die Wahl der Aufteilung hängt von individuellen Vorlieben ab und es gibt keine festen Regeln dafür.
Der Umgang mit fehlenden oder beschädigten Daten in einem Datensatz kann durch Löschen von Zeilen oder Spalten, die die fehlerhaften Daten enthalten, oder durch Ersetzen der fehlerhaften Werte durch spezielle Platzhalterwerte erfolgen. Methoden wie isNull() und dropna() in Pandas können verwendet werden, um fehlende Daten in einem Datensatz zu finden und zu entfernen, während fillna() verwendet werden kann, um falsche Werte durch Platzhalterwerte zu ersetzen.