Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bestandteil der Künstlichen Intelligenz (KI). Vielleicht haben Sie schon von supervised learning (also überwachtem Lernen) gehört, bei dem Maschinen mit gelabelten Daten trainiert werden.
Was ist unüberwachtes Lernen?
Beim überwachten Lernen bekommt ein KI-System Daten mit Labels. Stellt Euch einen Roboter vor, der eine Kiste mit beschrifteten Bausteinen erhält. Diese Labels helfen der Maschine, Muster zu erkennen und Vorhersagen für neue, unbekannte Daten zu treffen.
Beim unüberwachten Lernen ist das anders. Hier bekommt unser Roboter lediglich eine riesige Menge Bausteine – aber ohne Labels! Die Maschine entscheidet selbst, welche Merkmale wichtig sind oder nach welchen Kriterien sie sortieren soll.
Wie arbeitet die KI beim unüberwachten Lernen?
Die KI analysiert die Daten und sucht eigenständig nach Gemeinsamkeiten. Sie gruppiert die Bausteine (bzw. Datenpunkte) selbstständig. Im Gegensatz zum überwachten Lernen haben wir hier keine vordefinierten Gruppen, nach denen wir die Ergebnisse bewerten könnten.
Unüberwachtes Lernen ist besonders gut darin, unbekannte Muster und Ausreißer zu entdecken.
Unüberwachtes Lernen wird in vielen Bereichen eingesetzt:
- Kundensegmentierung: Unternehmen analysieren das Kaufverhalten und finden Muster, um gezieltere Marketingstrategien zu entwickeln.
- Betrugserkennung: KIs erkennen verdächtige Kreditkartentransaktionen, die vom gewohnten Nutzerverhalten abweichen.
Fazit
Unüberwachtes Lernen ist ein mächtiges Werkzeug, das dabei hilft, verborgene Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen. Es ermöglicht Erkenntnisse, die wir Menschen oft nicht sofort sehen würden. KI ist unschlagbar, wenn es darum geht, neue Strukturen und Trends aufzudecken.
Jetzt wissen Sie, wie unsupervised learning funktioniert!
