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-====== LU02a - Typen von Machine Learning - TBD ======+====== LU02b - Typen von Machine Learning ======
  
-===== Typen von Machine Learning =====+===== Varianten von Machine Learning Algorithmen ===== 
 +Es gibt grundsätzlich drei Arten von Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens:
  
-===== Wichtiges Vokabular im Zusammenhang mit Machine Learning  ===== +  * **Supervided Learning (Überwachtes Lernen(** (Schwerpunkt im Kurs M245) 
-Bevor wir tiefer in die Materie tauchen, sollten einige Begrifflichkeiten geklärt werden. +  * Unsupervided Learning (Unüberwachtes Lernen) 
- +  * Reinforcement Learning (Verstärkendes Lernen)
-**Trainingsdaten** +
-Daraus lernt das Modell +
- +
-**Testdaten** +
-Damit prueft man, ob es wirklich gelernt hat +
- +
-**Overfitting** +
-Modell lernt auswendig, versteht aber nichts +
- +
- +
-**Underfitting** +
-Modell versteht gar nichts +
- +
-**Generalisation** +
-Das eigentliche Ziel+
  
 +{{:de:modul:m245:learningunits:lu02:theorie:machine_learning_types.png?800|}}
  
  
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 Innerhalb des Moduls 245 werden wir uns auf diese Methode fokussieren. Innerhalb des Moduls 245 werden wir uns auf diese Methode fokussieren.
 +
 +{{:de:modul:m245:learningunits:lu02:theorie:machine_learning_grundlagen_-_supervised_learning.mp4|}}
  
 ==== Unsuperviced Machine Learning ==== ==== Unsuperviced Machine Learning ====
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   * Empfehlungssysteme    * Empfehlungssysteme 
  
----- +Innerhalb des Moduls 245 werden die diese Methode **nicht** angwenden.
-[[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] Volkan Demir+
  
-Innerhalb des Moduls 245 werden die diese Methode nicht angwenden.+{{:de:modul:m245:learningunits:lu02:theorie:machine_learning_grundlagen_-_unsupervised_learning.mp4|}}
  
 ==== Reinforcement Learning ==== ==== Reinforcement Learning ====
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 Innerhalb des Moduls 245 werden die diese Methode nicht angwenden. Innerhalb des Moduls 245 werden die diese Methode nicht angwenden.
- 
----- 
  
 ===== Superviced Learning im Detail ===== ===== Superviced Learning im Detail =====
  
-===== Grundidee =====+==== Grundidee ====
 Wir haben einen Datensatz aus (x, y)-Paaren: Wir haben einen Datensatz aus (x, y)-Paaren:
   * x = Eingabedaten = Features, z.B. Bildpixel, Messwerte, Texteigenschaften   * x = Eingabedaten = Features, z.B. Bildpixel, Messwerte, Texteigenschaften
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 Das Modell sucht eine Funktion //y ≈ f(x)// und versucht, moeglichst wenig falsch zu liegen. Das Modell sucht eine Funktion //y ≈ f(x)// und versucht, moeglichst wenig falsch zu liegen.
  
-**Typische Aufgaben**+==== Typische Aufgaben ====
  
 ^ # ^ Klassifikation ^ Merkmal(Feature) ^Ziel (Label) ^ ^ # ^ Klassifikation ^ Merkmal(Feature) ^Ziel (Label) ^
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 | 5. | Kundenabwanderung (Churn Prediction) | Vertragslaufzeit, Monatliche Kosten,  Anzahl Support-Anfragen, Nutzungsintensitaet | Kunde bleibt, Kunde kuendigt | | 5. | Kundenabwanderung (Churn Prediction) | Vertragslaufzeit, Monatliche Kosten,  Anzahl Support-Anfragen, Nutzungsintensitaet | Kunde bleibt, Kunde kuendigt |
  
 +==== Wie läuft das Training ab? ====
  
-===== Wie läuft das Training ab? ===== +^ Schritt ^ Tätigkeit ^ Kommentar ^ 
- +^ 1. ^ Daten sammeln | Mit korrekten Labels (der teuerste Teil) | 
-  - **Daten sammeln**: Mit korrekten Labels (der teuerste Teil) +^ 2. ^ Modell initialisieren | Startet ahnungslos (wie Erstsemester) | 
-  - **Modell initialisieren:** Startet ahnungslos (wie Erstsemester) +^ 3. ^ Vorhersage machen | Modell rät | 
-  - **Vorhersage machen**: Modell rät +^ 4. ^ Fehler berechnen | Mean Squared Error(Abweichung von der Vorhersage), Cross-Entropy (Genauigkeit mit der Vorhersage) | 
-  - **Fehler berechnen**: Mean Squared Error(Abweichung von der Vorhersage), Cross-Entropy (Genauigkeit mit der Vorhersage) +^ 5. ^ Modell anpassen | Gewichte korrigieren (Gradient Descent) |  
-  - **Modell anpassen**: Gewichte korrigieren (Gradient Descent) +^ 6. ^ Wiederholen | Bis Fehler klein genug oder Geduld am Ende |
-  - **Wiederholen**: Bis Fehler klein genug oder Geduld am Ende +
- +
- +
-===== Vor- und Nachteile ===== +
- +
-**Vorteile ** +
-  * Gute Ergebnisse, wenn viele korrekt gelabelte Daten da sind +
-  * Relativ gut interpretierbar (je nach Modell) +
-  * Industriestandard fuer viele Anwendungen +
- +
-**Nachteile** +
-  * Labels sind teuer und fehleranfaellig +
-  * Modell kann Bias der Trainingsdaten uebernehmen +
-  * Lernt nur das, was man ihm zeigt (keine Magie)+
  
 +==== Vor- und Nachteile ====
 +^ <color #22b14c>Vorteile</color> ^ <color #ed1c24>Nachteile</color> ^
 +| <color #22b14c>Gute Ergebnisse, wenn viele korrekt gelabelte Daten da sind </color>| <color #ed1c24>Labels sind teuer und fehleranfällig</color> |
 +| <color #22b14c>Relativ gut interpretierbar (je nach Modell)</color> | <color #ed1c24>Modell kann Bias der Trainingsdaten uebernehmen</color> |
 +| <color #22b14c>Industriestandard fuer viele Anwendungen</color> | <color #ed1c24>Lernt nur das, was man ihm zeigt (keine Magie)</color>|
  
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 [[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] Volkan Demir [[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] Volkan Demir
  
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