Machine Learning

Günther Jena

https://semiversus.com/wdic/maschinelles_lernen/ml.html

Anwendungsgebiete

  • EMail Spam Filter
  • Virtuelle Assistenten (Siri, Alexa, Google Assistant, ...)
  • Schrifterkennung
  • Produktempfehlungen
  • Betrugserkennung
  • Medizinische Diagnose
  • Dynamische Preisgestaltung
  • ...

Arthur Samuel prägt 1959 den Begriff Machine Learning

... without explicitly programmed to do so Referenz

Tom Mitchell definiert 1998

Ein Programm lernt aus seiner Erfahrung E bezüglich einer Aufgabe A und eines Performance-Maßes P, wenn seine Leistung bei A, gemessen durch P, sich mit der Erfahrung E verbessert.

Supervised Learning

  • Datensatz mit bekannten Ergebnissen existiert
  • Regression/Klassifikation

Supervised Learning

Daten haben beschreibende Eigenschaften und Labels sind bekannt.

Unsupervised Learning

  • Datensatz hat beschreibende Eigenschaften, aber keine Labels
  • Aufgaben: Finde Gruppen, finde Anomalien

k-means Clustering

Visualisierung

DBSCAN

Visualisierung

Neuronale Netze