Wie funktioniert Unsupervised Learning?

Unsupervised Learning ist ein maschinelles Lernverfahren, bei dem ein Modell ohne gelabelte Daten trainiert wird. Das bedeutet, dass das Modell keine vorgegebenen Antworten oder Kategorien hat, sondern selbst Muster und Strukturen in den Daten finden muss. Der Lernprozess beim Unsupervised Learning umfasst typischerweise folgende Schritte:

1. **Datenvorbereitung**: Die Daten werden gesammelt, bereinigt und in ein geeignetes Format gebracht. Dies kann das Entfernen von Ausreißern, das Normalisieren von Werten oder das Auffüllen fehlender Daten umfassen.

2. **Feature-Extraktion**: Relevante Merkmale (Features) werden aus den Rohdaten extrahiert. Dies kann durch Techniken wie Principal Component Analysis (PCA) oder andere Dimensionenreduktionstechniken erfolgen.

3. **Modellauswahl**: Ein geeignetes Modell oder Algorithmus wird ausgewählt. Häufig verwendete Algorithmen im Unsupervised Learning sind K-Means-Clustering, Hierarchisches Clustering, DBSCAN, und Gaussian Mixture Models (GMM) für Clustering-Aufgaben sowie Autoencoder und Generative Adversarial Networks (GANs) für komplexere Aufgaben.

4. **Modelltraining**: Das Modell wird mit den vorbereiteten Daten trainiert. Dabei versucht es, Muster, Gruppen oder Strukturen in den Daten zu identifizieren. Zum Beispiel wird beim Clustering versucht, Datenpunkte in Gruppen zu unterteilen, die intern möglichst ähnlich und extern möglichst unterschiedlich sind.

5. **Modellbewertung**: Da es keine gelabelten Daten gibt, erfolgt die Bewertung oft durch visuelle Inspektion, Silhouettenanalyse oder andere Metriken, die die Qualität der gefundenen Strukturen messen.

6. **Anwendung und Interpretation**: Die Ergebnisse des Modells werden interpretiert und auf die ursprüngliche Fragestellung angewendet. Dies kann die Identifikation von Kundensegmenten, die Erkennung von Anomalien oder die Reduktion der Datenkomplexität umfassen.

Unsupervised Learning ist besonders nützlich, wenn keine oder nur wenige gelabelte Daten verfügbar sind und man dennoch wertvolle Einsichten aus den Daten gewinnen möchte.