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Fazit

Die drei vorgestellten Machine-Learning-Algorithmen sind bekannte Vertreter ihrer jeweiligen Hauptkategorien: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Es gibt noch Dutzende anderer Algorithmen, die oft eingesetzt werden, doch bereits mit diesen drei vorgestellten Algorithmen kann man viel machen!

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Random Forest ist bei Anwendungsfällen, wo eine Klassifikation erforderlich ist, einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen, gehe es nun um Pflanzenarten, Kundengruppen, Produktklassen oder etwas anderes. Am Rande sei noch zu erwähnen: Nicht nur für die Klassifikation, sondern auch für Regressionsaufgaben kann Random Forest eingesetzt werden.

Der k-Means-Algorithmus wird schon seit Jahrzehnten für das Suchen nach Clustern in verschiedensten Fachgebieten erfolgreich eingesetzt: soziodemografische Forschung, Konsumforschung, Marktforschung, Biologie, Astronomie und mehr. Immer, wenn man sich fragt, ob Merkmalsträger (Objekte, Menschen etc.) bezüglich ihrer Eigenschaften Gruppen bilden, sind Clustering-Algorithmen eine Methode, das zu erforschen und der k-Means-Algorithmus ist oft die erste Wahl, weil er relativ simpel und in fast allen gängigen Statistikbibliotheken verfügbar ist.

Reinforcement Learning gewinnt unter anderem wegen Fortschritten bei intelligenten, multifunktionalen Robotern an Bedeutung. Genetische Algorithmen sind die wohl bekanntesten Vertreter dieser Kategorie von Machine Learning. Sie nehmen sich die Evolutionsprozesse der Natur als Vorbild und sind insbesondere auch deshalb so interessant, weil sie zu komplett neuen Erkenntnissen führen können.

Im Gegensatz zu Supervised Learning, bei dem der Computer lernt, neue Fälle anhand von Klassifizierungen alter Fälle richtig zuzuordnen, und auch im Gegensatz zu Unsupervised Learning, wo einfach nur nach Ähnlichkeiten und Unterschieden gesucht und damit geclustert wird, können genetische Algorithmen durch viele evolutionäre Zwischenschritte zu noch nie zuvor dagewesenen neuen Ergebnissen führen: Vor kurzem gelang es mittels genetischer Algorithmen, dem Computer das Spielen einiger klassischer Videospiele wie Asteroids, Defender und Kung Fu Master so gut beizubringen, dass selbst die Deejavascript:void(0)p Learning Neural Networks geschlagen wurden.

Miroslav Stimac ist Informatiker, promovierter Wirtschaftswissenschaftler und aktuell Teilzeitstudent der Astronomie. Er arbeitet seit 2004 als Entwickler mit branchenübergreifender Projekterfahrung, hauptsächlich in Business Intelligence, Data Science und Statistik. Seine fachlichen Interessenschwerpunkte sind Astronomie, Japanologie, Konsumforschung und Robotik.

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 Reinforcement Learning: genetischer Algorithmus
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Kimmy1994 02. Nov 2018

Hey, seit geraumer Zeit interessiere ich mich für Entscheidungsbäume und Random Forests...

bionade24 20. Okt 2018

In Bayern Gymnasium kommt in der 9. nur simple Stochastik dran, nix davon. Noch nicht...

Ducifacius 17. Okt 2018

... heißt auf deutsch "Maschinelles Lernen" (groß geschrieben als Name eines...

Kein Kostverächter 16. Okt 2018

Der aktuelle Zustand ist aber gerade Vurin = Vmax, was nach deinem Regelsatz ein nicht...

A. Tomic 16. Okt 2018

Artikel wie diesen finde ich absolut genial. Es ist gar nicht einfach, komplizierte...


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