{"id":1190,"date":"2024-10-18T16:36:54","date_gmt":"2024-10-18T14:36:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.flane.ch\/blog\/?p=1190"},"modified":"2024-10-22T03:30:38","modified_gmt":"2024-10-22T01:30:38","slug":"algorithmen-tanzlehrer-der-maschinen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.flane.ch\/blog\/2024\/10\/18\/algorithmen-tanzlehrer-der-maschinen\/","title":{"rendered":"ALGORITHMEN: TANZLEHRER DER MASCHINEN"},"content":{"rendered":"\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\"><strong>Der Mensch kann nicht ohne Maschine &#8211; und umgekehrt. Wie im letzten Artikel erw\u00e4hnt, fielen Data Mining Resultate erb\u00e4rmlich aus, wenn kein Data Scientist die Maschine f\u00fchren w\u00fcrde. Sein Algorithmusgef\u00fchl entscheidet dar\u00fcber, wie das Maschinelle Lernen der KI schlussendlich tanzt &#8211; und die verdiente Benotung ausf\u00e4llt. Kurz: Mensch und Maschine m\u00fcssen sich auf einen Beat einigen. Wieviele stehen zur Auswahl, Jorge?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=0F1PrMyvjWc\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"643\" height=\"361\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXcmuF9vvcUBLcFsUNL_Fb2SldTj5bvjU9-8gALdIK70GdSqO-VUcxK5qvaahO80FQsShsRcZ0ud1M8VEx6LpDXK_TXzUeUNfHqgeSCOTZS9b-SJh8UcVcVnFa256o209ywgHVTiH4oShNz7g5k-5nhJhxFdcNrRqDjGy9jOK8fKtOJ8eqqMMQ?key=ysYWkJbNG7S8OLrp5JX2nw\" alt=\"Webvideo\"><\/a><br><br>Genau: Drei! \u00dcberwachtes, Un\u00fcberwachtes und Teil\u00fcberwachtes Maschinelles Lernen. Aber Moment mal? Wieso zeigt Jorge vier? Und sagt drei? Er hat recht! Es gibt tats\u00e4chlich eine vierte Form, die Roboter ohne F\u00fchrerschein Auto fahren l\u00e4sst: Verst\u00e4rkendes Lernen. Dazu sp\u00e4ter mehr, wir beginnen mal mit gechillten Maschinen.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\"><strong>\u00dcberwachtes Machine Learning (Supervised Machine Learning)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\">\u00dcberwachtes maschinelles Lernen (engl.: Supervised Machine Learning) nutzt bekannte Daten, um Muster bzw. Zusammenh\u00e4nge zu erkennen und vermittelt sie dem Algorithmus \u00fcber einen Trainingsdatensatz. Die Lernzielvariable (Klassifizierungen wie &#8222;K\u00fcndigungsentscheidung&#8220; oder numerische Wertdefinitionen der Marke &#8222;Umsatz&#8220;) im Fokus, beauftragt ML den Algorithmus, diese richtig vorherzusagen.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\">Spielentscheidene verl\u00e4ssliche Vorhersagen f\u00fcr zuk\u00fcnftige oder unbekannte Daten. Wie Klassifikation der Kundendaten f\u00fcr Marketingabteilungen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\">Beispiele aus der Praxis von \u00fcberwachten Lernverfahren sind:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"has-medium-font-size\">Vorhersage von Stromverbrauch f\u00fcr einen Zeitraum X<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-medium-font-size\">Risikobewertung von Investitionen<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-medium-font-size\">Berechnung von Ausfallwahrscheinlichkeiten im Maschinenpark<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-medium-font-size\">Prognose von Kundenwert f\u00fcr die n\u00e4chsten 12 Monate<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>Un\u00fcberwachtes Machine Learning (Unsupervised Machine Learning)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\">Hier werden im Gegensatz zum \u00dcberwachten Lernen Muster und Strukturen in den Daten entdeckt, ohne dass es eine vorgegebene Antwort gibt. Diese Algorithmen clustern oder segmentieren Daten. Der Data Scientist bewertet dann &#8222;weiche\u201c Faktoren auf Kompatibilit\u00e4t im Verh\u00e4ltnis zu den Gesch\u00e4ftsanforderungen. Solche Machine Learning Verfahren sind besonders n\u00fctzlich, weil sie versteckte Muster in grossen Datenmengen aufdecken.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\">Dimensions-Reduktionen und folgende Clusteringverfahren resultieren daraus:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"has-medium-font-size\">Visualisierung von gro\u00dfen Datenmengen<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-medium-font-size\">Clusteranalysen<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-medium-font-size\">Extraktion von Regeln<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-medium-font-size\">und Erstellung von ML-Features<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\"><strong>Teil\u00fcberwachtes Machine Learning (Semi-supervised Learning)<\/strong><br><br>Teil\u00fcberwachtes Lernen kombiniert die Nutzung von Beispiel- mit konkreten\u00a0Zielvariablen sowie Fremd-Daten. Die Einsatzgebiete sind dieselben wie beim \u00dcberwachten Lernen.<br><br>Mit dem Vorteil der geringeren Datenmenge trainiert werden kann. Bekannte Beispieldaten beschaffen ist meistens teuer und zeitintensiv, da sie in analog-manuellen Prozessen erstellt werden m\u00fcssen (z.B. manuelle Beschriftung von Bildern). Zuerst kreiert man einen kleinen gegabelten Datensatz. Um ein k\u00fcnstliches neuronales Netz auf gew\u00fcnschte Klassifikationen zu trainieren, die auf die restlichen Daten angewendet werden. Unbekannte Daten werden so schneller und effizienter gegabelt.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\"><strong>Verst\u00e4rkendes Lernen (Reinforcement Learning) bestraft die Strafe (FSK 12)<\/strong><br><br>Reinforcement Learning gibt dem Algorithmus weder Beispieldaten noch Vorgaben. Er durchl\u00e4uft stattdessen eine Art maschinelles Bootcamp und muss selber entscheiden, welche Aktionen die richtigen sind. Im Rahmen der Prozessvorgaben des Data Scientists, aber selbst\u00e4ndig. Muss mit minimalen Outputs wie &#8222;Ja&#8220; oder &#8222;Nein&#8220; zur Kostenfunktion klar kommen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\">Das Ziel ist, die Belohnungsfunktion mit &#8211; eben &#8211; Lob oder Strafe f\u00fcr richtige bzw. falsche Entscheidungen zu aktivieren. Und eine Art Navy Seal zu formen, der, durch die Massnahmen &#8222;best\u00e4rkt&#8220;, seine Strategien mit unz\u00e4hligen iterativen Schritten in Simulationsumgebungen autonom und sicher entwickelt.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\">Wenn die KI eigenst\u00e4ndig lernen kann, dann ist kein menschlicher Input mehr n\u00f6tig, um fortan komplexe Probleme zu l\u00f6sen. Reinforcement Learning ist der Chuck Norris im Bugatti Chiron der Maschinellen Learning-Tools &#8211; und mit 500 Sachen auf der KI-Forschungs-\u00dcberholspur. Autonom gefahren von einem solid programmierten Roboter.<br><br><strong>Fernbedienung nie aus der Hand geben (Guard the fxin Remote Control in your hands)<br><br><\/strong>Wir sitzen auf dem Beifahrersitz und k\u00f6nnen kaum erwarten, beim Fressbalken anzukommen. Wir danken Gott, dass dieses Bugatti-Raumschiff keinen K\u00fchlschrank eingebaut hat, wo die Fernbedienung f\u00fcr den Roboter verdaddelt sein k\u00f6nnte.<br><br>Noch 35 Kilometer. In 29 Sekunden wurde von CISCO der Beginn langsamen Bremsens programmiert, in 47 Sekunden sind wir da. Die T\u00fcrklinke geht analog auf. Notfalls haben wir einen Hammer dabei. Der Roboter f\u00e4hrt weiter zum Hockenheim-Ring.<br><br>Der bereitstehende Notarzt zieht uns ohnm\u00e4chtig aus dem Wagen, macht kurz ne Routine-Herzmassage, w\u00e4hrend sein Assistent die Fernbedienung gef\u00fchlvoll und routiniert aus unserer Hand schneidet.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\">Nach dieser wertvollen Nahtoderfahrung sind wir auch schon wieder frei, Sie als Co-Piloten auf Ihrem Beifahrersitz an\u00b4s sichere Ziel zu bringen.&nbsp;<br><br>Ein Soft Fact, der uns dabei wichtig ist: 300 Sachen reichen im Fall v\u00f6llig aus, um an Ihrer Konkurrenz vorbei zu fahren. Sparen Sie sich also den Anruf, wenn Sie einen Bugatti Chiron haben, zu 50 % aus Quecksilber sind und nur auf &#8222;Positiv&#8220; und &#8222;Negativ&#8220; reagieren k\u00f6nnen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.508), 20px);\">Wir heissen Fast Lane &#8211; und nicht Last Lane.<br><br>Mit nobler Bl\u00e4sse im Gesicht,<br>Ihre Co-Piloten von Fast Lane<br><br><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Mensch kann nicht ohne Maschine &#8211; und umgekehrt. Wie im letzten Artikel erw\u00e4hnt, fielen Data Mining Resultate erb\u00e4rmlich aus, wenn kein Data Scientist die Maschine f\u00fchren w\u00fcrde. Sein Algorithmusgef\u00fchl entscheidet dar\u00fcber, wie das Maschinelle Lernen der KI schlussendlich tanzt &#8211; und die verdiente Benotung ausf\u00e4llt. 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