Es gibt verschiedene Methoden, um einer Maschine beizubringen, wie sie zukünftige Ergebnisse vorhersagen kann. Diese Methoden werden als überwacht, unüberwacht und induktiv bezeichnet. Bei allen werden mathematische Techniken auf Daten angewandt, um Vorhersagen zu treffen. Einige dieser Methoden sind ausgefeilter als andere. Ein überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen kann beispielsweise lernen, das Einkommen einer Person auf der Grundlage ihres früheren Einkommens vorherzusagen.
Induktives maschinelles Lernen
Traditionell sind die besten Algorithmen für maschinelles Lernen induktiv und erfordern eine große Menge an Daten zum Trainieren. Die statistische Lerntheorie legt jedoch nahe, dass man aus einer kleinen Datenmenge nur begrenzt viel lernen kann. Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, begrenzte Daten mit externem Wissen zu ergänzen. Im Folgenden sind einige Beispiele für induktive Algorithmen für maschinelles Lernen aufgeführt.
Induktive Lernalgorithmen beruhen auf dem Prinzip, dass der Algorithmus automatisch eine Funktion lernt, die einen neuen Datensatz erzeugt, wenn man ihm einen beschrifteten Datensatz gibt. Er verwendet eine Reihe von Beispielen, um Regeln für ein Klassifizierungsmodell zu entwickeln. Wenn mehr Beispiele zur Verfügung stehen, kann der Algorithmus die von ihm erstellten Regeln verfeinern.
Induktionsalgorithmen sind ein wichtiger Bestandteil von modernen TTS-Systemen. Sie können natürliche Pausen in lange Äußerungen einfügen. In dieser Arbeit untersuchen wir die Anwendung von induktiven Algorithmen für maschinelles Lernen auf prosodische Phrasierung in chinesischen Texten ohne Einschränkungen. Wir verwenden zwei Merkmalsätze, die sorgfältig nach ihrer Effektivität und Zuverlässigkeit ausgewählt wurden. Wir verwenden diese als Trainingsbeispiele für einen induktiven Lernalgorithmus, der einen Entscheidungsbaum und speicherbasiertes Lernen verwendet.
Induktive Lernalgorithmen erstellen Vorhersagemodelle auf der Grundlage von beobachteten Trainings- und Testfällen. Dieser Ansatz ist schneller und weniger kostspielig, kann aber etwas zeitaufwändig sein. Transduktives Lernen kann zeitaufwändiger und teurer sein als induktives Lernen. Es hat jedoch den Vorteil, dass das Modell nicht jedes Mal neu trainiert werden muss, wenn neue Daten eintreffen.
Induktive Verzerrungen in Algorithmen des maschinellen Lernens beziehen sich auf eine Reihe von Annahmen, die ein Lernalgorithmus bei der Analyse von Daten macht. Zu diesen Annahmen gehört, dass die unabhängige Variable in einem linearen Verhältnis zur abhängigen Variable steht. Auch wenn dies ein guter Ausgangspunkt zu sein scheint, ist dieser Ansatz nicht unbedingt genau. Stattdessen kann es sein, dass er das Ergebnis einer neuen Situation nicht vorhersagen kann.
Induktives Lernen ist ein großartiger Ansatz für maschinelles Lernen, aber er ist nicht für jedes Problem geeignet. Oft ist es besser, überwachtes maschinelles Lernen zu verwenden. Induktive Lernalgorithmen sind nicht für Probleme geeignet, die menschliche Experten erfordern. Das bedeutet, dass sie ein echtes Entdeckungsproblem nicht lösen können. Wenn Menschen Aufgaben ohne eine spezifische Beschreibung ausführen, erledigen sie diese viel besser als Computer.
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Daten in Klassen gruppiert werden. Ein Unternehmen, das Kredite vergibt, verwendet beispielsweise eine Klassifizierung, um festzustellen, ob ein Kunde wahrscheinlich einen Kredit nicht zurückzahlen wird. Es gibt mehrere Algorithmen des überwachten Lernens, darunter die binäre Klassifizierung und die Mehrfachklassifizierung. Für große endliche Datensätze wird beim überwachten Lernen das Bayes’sche Modell verwendet, bei dem die Klassenetiketten anhand eines direkten azyklischen Graphen mit einem übergeordneten Knoten und einer Reihe von untergeordneten Knoten zugewiesen werden. Es wird davon ausgegangen, dass diese Kindknoten unabhängig vom Elternknoten sind.
Ein überwachter Lernalgorithmus verwendet Trainingsdaten, um ein Modell zu erstellen, das die Ausgabe einer bestimmten Menge vorhersagt. Dies ist eine nützliche Methode für kleine Datensätze, da sie sich auf allgemeine Datenannahmen stützt. Mit Hilfe von Entscheidungsbäumen können diese Modelle auch komplexere Probleme bewältigen. Ein Entscheidungsbaum ist ein Flussdiagramm-ähnliches Modell, das bedingte Kontrollanweisungen enthält. Er verwendet die Eingabe und Ausgabe eines Trainingssatzes, um dem Datensatz ein Label zuzuweisen.
Überwachtes Lernen ist eine Schlüsselkomponente von Algorithmen für maschinelles Lernen. Dabei wird ein Modell trainiert, indem ihm markierte Daten zur Verfügung gestellt werden, die es wahrscheinlicher machen, dass es einen bestimmten Satz von Ausgaben genau vorhersagen kann. Das Modell passt dann seine Gewichte an, um Vorhersagen zu treffen und eine bessere Anpassung an die Daten zu erreichen.
Es gibt zwei Haupttypen von Algorithmen des maschinellen Lernens: überwachtes und unüberwachtes Lernen. Überwachtes Lernen verwendet gekennzeichnete Daten, während unüberwachtes Lernen rohe, nicht gekennzeichnete Daten verwendet. Überwachtes Lernen erfordert markierte Trainingsdaten, was kostspielig und zeitaufwändig sein kann. Beim unüberwachten Lernen hingegen werden unmarkierte Daten verwendet, um zu lernen, wie die Ergebnisse eines bestimmten Datensatzes vorhergesagt werden können.
Verstärkungslernen
Verstärkungslernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, die darauf abzielt, eine komplexe Wahrscheinlichkeitsverteilung von Belohnungen zu simulieren, indem sie mit einem Markov-Entscheidungsprozess kombiniert wird. Diese Methode ähnelt dem Problem, das die Entwicklung der Monte-Carlo-Methode inspiriert hat. Im Wesentlichen besteht das Ziel des Reinforcement Learning darin, einen Roboter näher an sein Ziel zu bringen. Dieser Prozess erfordert, dass man einen Algorithmus mit einem markierten Datensatz trainiert.
Der Hauptvorteil des Reinforcement Learning ist, dass es ohne externe Überwachung trainiert werden kann. Es funktioniert, indem ein Algorithmus durch wiederholte Fehlschläge und Versuche trainiert wird, während die langfristige Belohnung maximiert wird. Es wird in vielen Bereichen eingesetzt, von der Forschung bis hin zu automatisierten Robotern. Es ist sehr leistungsfähig und gewinnt immer mehr an Bedeutung.
Reinforcement Learning ist eine leistungsstarke Methode, mit der Maschinen von ihrer Umgebung lernen können. Agenten, die durch Verstärkungslernen trainiert werden, interagieren mit ihrer Umgebung und treffen Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Erfahrungen. Ihr Ziel ist es, die kumulative Gesamtbelohnung für ihre Aktionen zu maximieren. Mit diesem Algorithmus kann ein Roboterhund durch Versuch und Irrtum lernen, seine Arme zu bewegen.
Algorithmen des Reinforcement Learning werden häufig in der Robotik eingesetzt. Roboter, die lernen, mit dynamischen Umgebungen zu interagieren, können Arbeitskosten senken, unerwartete Ausfallzeiten verhindern und die Produktqualität verbessern. Selbstfahrende Autos sind ein weiteres Beispiel für eine Anwendung dieser Technologie. Diese Fahrzeuge nutzen Bildverarbeitungsfunktionen, um in einer neuen Umgebung zu navigieren.
Das Verstärkungslernen beruht darauf, dass die Umgebung Belohnungen sendet. Diese Belohnungen können jedoch verzögert oder durch unbekannte Variablen beeinflusst werden. Es kann auch Handlungen in unbekannten Umgebungen erlernen. Dies macht es zu einem idealen Werkzeug für das Lernen komplexer Aufgaben. Daher ist es wichtig, realistische Simulationsumgebungen zu schaffen, bevor man Algorithmen des Verstärkungslernens einsetzt.
Algorithmen des Verstärkungslernens können in vielen verschiedenen Anwendungen gute Ergebnisse erzielen. Sie können zum Beispiel in maschinellen Übersetzungssystemen eingesetzt werden, um zu lernen, wann man einem vorhergesagten Wort vertrauen oder auf weitere Eingaben warten sollte. Außerdem können sie für die Erstellung von Dialogen verwendet werden. Forscher von Microsoft Research, der Stanford University und der Ohio State University haben diese Technik auf Chatbots angewandt. Deep RL kann sogar lernen, wie man wichtige Attribute von Gesprächen in einem Chatbot-Dialog belohnt.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen ist eine Form des maschinellen Lernens, die nicht auf menschliche Experten angewiesen ist. Vielmehr sucht es nach Mustern in den Eingabeobjekten. Einem Algorithmus kann beispielsweise ein Datensatz mit Bildern von Tieren gegeben werden, und er wird darauf trainiert, jedes Tier in eine von mehreren Kategorien einzuordnen. Je besser der Algorithmus Unterschiede innerhalb der einzelnen Kategorien erkennt, desto mehr kann er darauf trainiert werden, neue Tiergruppen zu identifizieren.
Die gebräuchlichste Technik des unüberwachten Lernens ist das Clustering, bei dem Objekte in einem Datensatz auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeiten gruppiert werden. Der Algorithmus kann dann Muster zwischen den Objekten in den Daten erkennen und sie kategorisieren. Das Clustering besteht aus mehreren Phasen: Auswahl der Variablen, Auswahl der Distanz- bzw. Ähnlichkeitsindizes, Erkennung der Methode und Festlegung einer Abbruchregel.
Eine weitere Form des unüberwachten Lernens ist das Lernen von Assoziationsregeln, das darauf abzielt, interessante Beziehungen zwischen zwei oder mehr Objekten aufzudecken. Es kann für eine Vielzahl von Zwecken eingesetzt werden, z. B. für die Empfehlung von Produkten für einen Benutzer auf der Grundlage seiner Kaufhistorie oder für die Zusammenstellung von Werbeinventar für ein bestimmtes Publikumssegment. Beliebte Algorithmen für das Lernen von Assoziationsregeln sind der Apriori-Algorithmus, der Eclat-Algorithmus und der FP-Growth-Algorithmus.
Unüberwachtes Lernen ist das Gegenteil von überwachtem Lernen, das auf menschlicher Überwachung und Vorbereitung beruht. Im Gegensatz zum überwachten Lernen beruhen die Algorithmen des unüberwachten Lernens auf der Analyse von Rohdaten. Sie werden im Allgemeinen in der explorativen Phase des maschinellen Lernens eingesetzt, wenn es darum geht, Muster zu erkennen und ähnliche Daten zu clustern.
Der Hauptunterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen liegt in der Art der Probleme, für deren Lösung die endgültigen Modelle trainiert werden. Beim überwachten Lernen werden markierte Trainingsdaten verwendet, was ressourcenintensiv ist. Unüberwachtes Lernen basiert auf Rohdaten und kann die inhärenten Muster eines Datensatzes lernen.
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