Unsupervised Learning: So funktioniert unüberwachtes Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung spielen für Unternehmen eine immer wichtigere Rolle. Bei der Analyse der Zielgruppe sowie bei der Erkennung von Mustern in Datensätzen spielt Unsupervised Learning eine bedeutende Rolle. Doch was versteckt sich hinter der maschinellen Lernmethode und wie funktioniert sie? In unserem Guide haben wir Ihnen die wichtigsten Informationen rund um das Thema Unsupervised Learning zusammengefasst.

Wie funktioniert Unsupervised Learning?

Maschinelles Lernen funktioniert über verschiedene Methoden, die unterschiedliche Ergebnisse liefern. Um zu verstehen, wie unüberwachtes Lernen funktioniert, wollen wir Ihnen zunächst die Unterschiede zu überwachtem Lernen näherbringen.

Supervised vs Unsupervised Learning

Damit eine Künstliche Intelligenz überhaupt lernen kann, wird sie von Data Scientists mit Informationen gefüttert. Beim Supervised Learning werden diese Datensätze, zum Beispiel Bilder, markiert beziehungsweise beschriftet und können so von der KI kategorisiert werden. So kann sie beispielsweise ausschließen, dass auf einem Passbild ein Mensch zu sehen ist, weil sie die vorliegenden Informationen analysiert.

Beim Unsupervised Learning ist die Maschine auf sich selbst angewiesen, da sie sich auf keine vorab definierten Kategorien oder Beschriftungen beziehen kann. Sie kann ein Bild also nicht als Passfoto einstufen, jedoch eigene Gruppen erstellen, indem sie Muster und Strukturen von nicht-markierten Fotos analysiert.

Außerdem wird Reinforcement Learning (deutsch: bestärkendes Lernen) genutzt. Hier versucht die KI selbstständig eine Strategie zu lernen und erhaltene Belohnungen für korrekte Ergebnisse zu maximieren.

Es gibt unterschiedliche Arten von unüberwachtem Lernen:

Assoziationen

Bei der Assoziationsmethode orientiert sich das Modell an Korrelationen, indem es nach deutlichen Regeln im Datensatz sucht. Diese Methode vom Unsupervised Learning wird zum Beispiel in Warenkorbanalysen genutzt, um entsprechende Vorschläge zu liefern.

Dimensionsreduktion

Besonders komplexe Datensätze sind anfällig für fehlerhafte Ergebnisse, da sich das Modell bei einer hohen Anzahl an Informationen nicht auf die wesentlichen und zielführenden Daten beschränkt. Die Dimensionsreduktion ist eine hilfreiche Methode, um zu verhindern, dass nur spezifische Muster von der KI erlernt werden.

Clustering

Zu den besten Methoden für Unsupervised Learning gehört das Clustering. Dabei werden Objekte in Teilmengen gruppiert, die als Cluster bezeichnet werden. Dies hilft dabei, dem Datensatz eine Struktur zu verleihen und somit einen besseren Überblick zu erhalten. Verschiedene Clustering-Algorithmen können verwendet werden, um die Daten des unüberwachten Lernens in Gruppen zu sortieren.

Unüberwachtes Lernen: Beispiele aus der Praxis

Unüberwachtes Lernen kann in vielen Gebieten zum Einsatz kommen, in denen unbekannte Daten analysiert werden sollen. Beispiele sind:

1. Cybersicherheit: Durch das Erkennen von Anomalien kann das Unsupervised-Learning-Modell eingesetzt werden, um beispielsweise betrügerische Kredikartentransaktionen oder Netzwerkeinbrüche zu identifizieren.
2. Marketing: Die Kundensegmentierung wird durch unüberwachtes Lernen deutlich erleichtert. Durch Erkennung von Merkmalen wie Demografie und Nutzungsverhalten können konkrete Empfehlungen gegeben werden – wir alle kennen Banner wie „Das könnte Ihnen auch gefallen” und „Personen, die dieses Produkt kauften, haben auch jenes Produkt gekauft”!
3. Warenkorbanalyse: Durch Unsupervised Learning können Muster im Kaufverhalten der Kundschaft aufgedeckt werden. Die Kaufhistorie gibt dabei viel Aufschluss über Zusammenhänge von einzelnen Käufen. Anhand dieser Daten können Unternehmen beispielsweise Produktempfehlungen besser platzieren.

Vorteile und Nachteile von unüberwachten Lernen

Versteckte Muster ohne Bezeichnung der Daten zu erkennen ist einer der elementaren Vorteile von Unsupervised Learning. Aber welche Vorzüge und Herausforderungen bringt diese Methode außerdem mit sich?

Vorteile von Unsupervised Learning

• Clustering: Unsupervised Learning ermöglicht die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Merkmale, ohne dass die Bezeichnungen im Voraus bekannt sind.
• Erkennung von Anomalien: Ungewöhnliche oder von der Norm abweichende Datenpunkte in einem Datensatz werden durch Unsupervised Learning identifiziert.
• Dimensionalitätsreduktion: Die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz können verringert werden, um den Fokus auf wichtige Eigenschaften zu schärfen. Dabei bleiben so viele Informationen wie möglich erhalten, um auch komplexe Datensätze sinnvoll zu analysieren und zu strukturieren.
• Empfehlungssysteme: Die KI kann dank Unsupervised Learning Muster in Nutzerpräferenzen oder -verhalten ohne beschriftete Daten erkennen, um personalisierte Empfehlungen auszusprechen.

Nachteile von Unsupervised Learning

• Fehlende Objektivität: Unüberwachte Lernmethoden haben keinen Zugang zu markierten Daten, was eine objektive Bewertung der Leistung des Modells erschwert. Dies kann es auch schwierig machen, festzustellen, wann das Modell eine nützliche Darstellung der Daten gelernt hat.
• Modellauswahl: Die Wahl des geeigneten Clustering-Algorithmus für Unsupervised Learning kann eine Herausforderung sein, da es oft keine klaren Richtlinien für die Auswahl der besten Methode für ein bestimmtes Problem gibt.
• Hohe Komplexität: Unüberwachtes Lernen kann durch die Art und Beschaffenheit der Daten erschwert werden. Je größer und komplexer ein Datensatz, desto schwerer ist es für die KI, eine Beziehung der einzelnen Merkmale zu erkennen. Techniken zur Dimensionalitätsreduzierung können helfen, dieses Problem zu lösen, sind aber nicht immer anwendbar.
• Anfälligkeit für Rauschen: Unter Rauschen versteht Machine Learning die irrelevanten Merkmale von Daten. Es entsteht durch den Algorithmus selbst, der während des Trainings die Fehler zunächst beseitigt. Vor allem, wenn die KI durch unüberwachtes Lernen eine große Anzahl an Informationen analysiert, wird ihr das Erkennen von Mustern und Strukturen erschwert und neue Daten werden nicht mehr verallgemeinert.
• Interpretierbarkeit: Die Ergebnisse von unüberwachten Lernmethoden sind manchmal schwer zu interpretieren oder auf den ursprünglichen Problembereich zurückzuführen.

Fazit: Unsupervised Learning produziert Muster – aber keine Vorhersagen

Die Anwendung von Unsupervised Learning verspricht für Unternehmen viele Benefits. Automatisiertes Marketing hat sich längst etabliert, auch Künstliche Intelligenz spielt beim Erreichen der Zielgruppe eine immer größere Rolle. Doch unüberwachte Lernmethoden stoßen an ihre Grenzen, wenn sie die Relevanz der Daten nicht gewährleisten können.

Unternehmen, die von maschinellem Lernen profitieren wollen, sollten sich daher auf eine Kombination von Supervised Learning und Unsupervised Learning stützen. Wo unüberwachtes Lernen vor allem Muster und verwertbare Informationen aus großen Datenmengen generiert, unterstützt Supervised Learning bei Vorhersagen von Werten und Klassen. Das Duo des maschinellen Lernens bietet Unternehmen damit die ideale Kombination aus Status Quo und Zukunft.

 

Titelbild: Cytonn Photography / Unsplash