Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen identifiziert verborgene Strukturen

Ein großer Vorteil des Unüberwachten Lernens liegt darin, dass die KI durch diese Art von Training in die Lage versetzt wird, versteckte Strukturen im Ausgangsmaterial zu entdecken. Die KI entwickelt neue Antworten, die häufig einen Erkenntnisgewinn bedeuten. Unbeaufsichtigtes Lernen kann in der Bildverarbeitung beispielsweise mit diesen Methoden erfolgen:

• Clustering: Die KI übernimmt eigenständig die Klassifikation von Daten anhand selbst entdeckter Muster, die sich aus dem „strukturlosen Rauschen“ abheben.
• Dimensionsreduktion (Hauptkomponenten-Analyse): Die KI entdeckt ebenfalls Muster im Ausgangsmaterial und filtert die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale heraus.

Eine weitere Trainingsart für Künstliche Intelligenz ist das teilüberwachte (halbüberwachte) Lernen. Hier lernt das System mit Daten, die nur zum Teil das gewünschte Ergebnis enthalten. Beim verstärkenden Lernen ist das Ergebnis ebenfalls zunächst offen. Das System erschließt sich die richtigen Ergebnisse durch Feedbacks, die ihm von Zeit zu Zeit mitgeteilt werden.

Qualitativ hochwertige KI-Trainingsdaten für unüberwachtes Lernen erhalten Sie in allen benötigten Mengen von clickworker.

Neue Erkenntnisse mit Unüberwachtem Lernen

Auf den Punkt gebracht besteht der Unterschied zwischen Unüberwachtem Lernen und Beaufsichtigtem Lernen darin, dass das System beim Unbeaufsichtigtem Lernen zunächst nicht weiß, was es erkennen soll. Daraus ergeben sich zum Teil neue Erkenntnisgewinne, neue Klassifikationen und die Aufdeckung von unbekannten Mustern in Daten.

Perfekt markierte Datensätze für Maschinelles Lernen sind selten und in vielen Fällen nur für viel Geld zu erwerben. Deshalb ist Unüberwachtes Lernen in vielen Fällen kostengünstiger.