{"id":52,"date":"2024-03-05T22:44:48","date_gmt":"2024-03-05T21:44:48","guid":{"rendered":"http:\/\/ki-strategie-beratung.de\/?p=52"},"modified":"2024-12-03T13:27:17","modified_gmt":"2024-12-03T12:27:17","slug":"aus-regeln-und-repraesentationen-von-daten-lernen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ki-strategie-beratung.de\/?p=52","title":{"rendered":"Regeln und Repr\u00e4sentationen von Daten"},"content":{"rendered":"\n

Basis maschinellen Lernens<\/h2>\n\n\n\n

Was tut ML?<\/h2>\n\n\n\n

Zur Definition von Deep Learning und um den Unterschied zum Machine Learning<\/a> zu verstehen, m\u00fcssen wir zun\u00e4chst verstehen, was Algorithmen des maschinellen Lernens tun. Maschinelles Lernen<\/a> entdeckt Regeln f\u00fcr die Ausf\u00fchrung einer Datenverarbeitungsaufgabe. Weiterhin gibt es Beispiele, was erwartet wird. Folgende 3 Dinge werden ben\u00f6tigt um maschinelles Lernen durchzuf\u00fchren:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Eingabepunkte: <\/strong>Zum Beispiel Bilder oder Tondateien.<\/li>\n\n\n\n
  2. Beispiele f\u00fcr die erwartete Ausgabe:<\/strong> Tags „Hund“, „Katze“ oder Transkripte einer Tondatei.<\/li>\n\n\n\n
  3. Messung der Performance des Algorithmus<\/strong>: Bestimmung von Abstand des aktuelle Ergebnisses zu dem Erwarteten. Messung wird als Feedback-Signal genutzt. Ziel: Funktionsweise des Algorithmus anpassen. Anpassungsschritt hei\u00dft lernen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Machine Learning Systeme wandeln Eingabedaten in relevante Ausgaben um. Dieser Prozess wird mittels bekannten Beispielen durch Ein- und Ausgaben „gelernt“. Das zentrale Problem bei Machine, wie auch Deep Learning, ist es, die Daten ad\u00e4quat zu transformieren. Sprich: Das System soll n\u00fctzliche Darstellungen der vorliegenden Daten lernen. Diese gelernten Darstellungen sollen uns dem erwarteten Ergebnis n\u00e4her bringen. <\/p>\n\n\n\n

    Was ist eine Darstellung?<\/h2>\n\n\n\n

    Im wesentlichen ist es eine Art Daten zu betrachten, darzustellen oder zu codieren. Ein Farbbild kann man zum Beispiel in RGB- (rot-gr\u00fcn-blau) oder HSV-Format (Hue-saturation-Wert) codieren. Weiterhin sind diverse Aufgaben in unterschiedlichen Darstellungen trivialer oder komplexer. Beispielsweise ist die Aufgabe „Alle roten Pixel zu w\u00e4hlen“ im RGB-Format einfacher. „Das Bild weniger ges\u00e4ttigt machen“ ist hingegen im HSV-Format leichter. Genau darum geht es im Machine Learning: Das Ziel ist geeignete Darstellungen f\u00fcr die Eingabedaten zu finden. Hierbei sollen die Daten entsprechend \u00fcbertragen werden, um sie f\u00fcr die Aufgabe zug\u00e4nglicher zu machen.<\/p>\n\n\n\n

    Betrachten wir hierzu das kommende Beispiel. In kommender Grafik sehen wir ein Koordinatensystem in welchem wei\u00dfe und schwarze Punkte abgetragen sind. Wir m\u00f6chten einen Algorithmus entwickeln, der die Koordinaten eines Punktes aufnimmt und dann mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit sagen kann, ob der Punkt schwarz oder wei\u00df ist. <\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    In diesem Kontext liegen uns folgende Informationen vor:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Eingabepunkte<\/strong>: Koordinaten der Punkte.<\/li>\n\n\n\n
    • erwartete Ausgaben<\/strong>: Farben der Punkte.<\/li>\n\n\n\n
    • Messung der Performance des Algorithmus<\/strong>: Beispielsweise Prozentsatz der richtig klassifizierten Punkte. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Zur L\u00f6sung des Problems ben\u00f6tigen wir eine neue Darstellung unserer Punkte, die die wei\u00dfen von den schwarzen Punkten klar trennt. Eine denkbare Transformation zur L\u00f6sung des Problems ist eine Koordinaten\u00e4nderung, vergleich das kommende Bild.<\/p>\n\n\n\n

      \"\"<\/figure>\n\n\n\n

      Durch die Transformation sind die Koordinaten unserer Punkte eine neue Darstellung unserer Daten. Und es ist eine verdammt gute Darstellung. Nun k\u00f6nnen wir die Daten durch eine Klassifikationsregel beschreiben. Denn „schwarze Punkte sind Punkte mit x-Koordinate gr\u00f6\u00dfer 0“ und „wei\u00dfe Punkte sind Punkte mit x-Koordinate kleiner 0“. Somit l\u00f6sen die neue Darstellung in Kombination mit dieser Regel das Klassifikationsproblem. <\/p>\n\n\n\n

      Was ist mit komplexeren Darstellungen?<\/h2>\n\n\n\n

      In dem Beispiel haben wir die Darstellung beziehungsweise die Koordinaten\u00e4nderung „von Hand“ ausgef\u00fchrt. Hierbei nutzten wir unsere menschliche Intelligenz um eine f\u00fcr uns sinnvolle Darstellung zu nutzen. F\u00fcr einfache Probleme ist dies praktikabel. Wie sieht es jedoch bei der Klassifikation von Bildern von handgschriebenen Ziffern aus? K\u00f6nnen wir tats\u00e4chlich explizite, durch den Computer ausf\u00fchrbare, Bildtranformationen schreiben, die den Unterschied zwischen einzelnen Ziffern \u00fcber unterschiedliche Handschriften hinweg erkennt? In der Tat geht dies bis zu einem gewissen Grad. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Basis maschinellen Lernens Was tut ML? Zur Definition von Deep Learning und um den Unterschied zum Machine Learning zu verstehen, m\u00fcssen wir zun\u00e4chst verstehen, was Algorithmen des maschinellen Lernens tun. Maschinelles Lernen entdeckt Regeln f\u00fcr die Ausf\u00fchrung einer Datenverarbeitungsaufgabe. Weiterhin gibt es Beispiele, was erwartet wird. Folgende 3 Dinge werden ben\u00f6tigt um maschinelles Lernen durchzuf\u00fchren: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"yoast_head":"\nRegeln und Repr\u00e4sentationen von Daten - KI-Beratung und Machine Learning Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie funktioniert maschinelles Lernen? Grob gesagt: Maschinelles Lernen findet Regeln in Daten. 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