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Unsupervised Learning

Das Unsupervised Learning, auch unüberwachtes Lernen genannt, ist dem Bereich des Machine Learning zuzuordnen. Neben dem Unsupervised Learning gibt es das Supervised Learning und das Reinforcement Learning, die ebenfalls Teil des Machine Learnings sind.

Das Unsupervised Learning ist ein daten-getriebenes Verfahren, bei dem feste Muster in den Daten ermittelt werden.

Eine Gruppierung der Daten ist im Unsupervised Learning initial nicht vorhanden. Eine Gruppierung ist das Ziel des Verfahrens.

Unsupervised Learning Definition & Erklärung | Datenbank Lexikon

Vorgehensweise beim Unsupervised Learning

Beim Unsupervised Learning geht es darum, die unbekannten Strukturen und Beziehungen zwischen den Daten zu ermitteln. Die Gruppierung und Aufteilung der einzelnen Datensätze ist unbekannt.

Die Algorithmen des Unsupervised Learning müssen selbstständig Strukturen, sogenannte Cluster, finden. Ziel des Lernens ist der Aufbau eines Modells, mit dessen Hilfe Daten zu den vorhandenen Clustern zugeordnet werden können. Die Anzahl und Art der Cluster ändert sich mit den zugrundeliegenden Daten des Corpus.

In der Regel schätzt ein Unsupervised Learning-Verfahren nicht nur neue Daten, sondern integriert diese in das eigene Modell. Darüber hinaus benötigen sie meist riesige Datenmengen, um ein stabiles Modell aufbauen zu können. Daher eignet es sich nicht für alle Allwendungsfälle.

In der unten dargestellten Abbildung ist ein Corpus dargestellt, der die Feature Titel, Beschreibung, Schauspieler und Bewertung umfasst. Anders als beim Supervised Learning ist hier kein Zielwert vorgegeben. Das Verfahren muss die Datensätze selbstständig anhand der verfügbaren Informationen gruppieren. Der Output stellt eine Clusterung der Daten dar, wie exemplarische in der Abbildung zu sehen ist.

Unsupervised Learning Vorgehensweise Definition & Erklärung | Datenbank Lexikon

Algorithmen für Unsupervised Learning-Verfahren

Im Bereich des Unsupervised Learning wurden verschiedene Algorithmen entwickelt und erweitert. Zu den bekanntesten gehören das K-Means Clustering, das Gaussian Mixture Model und die neuronalen Netzwerke.

Einsatzbereiche für Unsupervised Learning

Anwendung finden die Unsupervised Learning-Verfahren in der Textanalyse, bei der inhaltliche und semantische Informationen extrahiert werden. Es wird oft im Rahmen von Text Mining angewandt, um die Analyse der Inhalte zu ermöglichen. Daher spielt das Unsupervised Learning-Verfahren auch in der Sprachanalyse eine große Rolle, aber auch in der automatischen Bilderkennung und -verarbeitung.

Zum Einsatz kommen die Ergebnisse in Sprachassistentsystemen oder Social Bots, die auf den Nutzenden reagieren, indem die gesprochenen oder geschriebenen Informationen automatisch analysiert werden und in ein Reaktionsverhalten einfließen.

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Autor: Mandy
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