KI Blogreihe: #3.3 Wie werden KI’s trainiert? Unsupervised Learning

Spätestens nach unseren letzten beiden Blogbeiträgen, sind die Begriffe Supervised und Reinforcment Learning in aller Munde. 😉 Anders sieht es in den meisten Fällen beim Unsupervised Learning, dem sogenannten „unüberwachten Lernen“, aus. Denn Unsupervised Learning ist für die meisten Menschen noch ein Rätsel oder wie wir gerne sagen: „Eine Blackbox“.

Dabei nimmt Unsupervised Learning eine zentrale Rolle in der Weiterentwicklung von KI-Modellen ein. In diesem Blogbeitrag stellen wir Euch die dritte Trainingsmethode vor und veranschaulichen, wie sie funktioniert und in welchen spannenden Fällen Unsupervised Learning bereits in der Praxis zur Anwendung kommt.

Unsupervised Learning: Wie Maschinen selbstständig lernen

Im Gegensatz zum Supervised Learning, ist das Unsupervised Learning eine Trainingsmethode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell Daten analysiert und Muster erkennt, ohne dass diese Daten explizit gelabelt wurden, d.h. durch den Ansatz des Unsupervised Learnings können Fragen beantwortet werden, auf die der Mensch selbst noch keine Antwort gefunden hat.

Das Ziel von Unsupervised Learning ist es, in großen Datenmengen Cluster, Strukturen oder Beziehungen zu identifizieren, um diese besser organisieren und verstehen zu können. Besonders für große Datenmengen, Stichwort „Big Data“ und in den Fällen, wo es keine Ressourcen für die Vorverarbeitung der Daten gibt, ist Unsupervised Learning sehr vorteilhaft.

Wie funktioniert Unsupervised Learning?

Die Algorithmen des Unsupervised Learnings suchen in Datensätzen, durch mathematische bzw. statistische Methoden, nach Trends, Unterschieden oder Gemeinsamkeiten. Zwei Verfahren sind typische Anwendungsfälle für das Unsupervised Learning:

1. Clustering / Klassifikation

Diese Algorithmen gruppieren (bzw. „clustern“) Datenobjekte in Klassen, sodass Objekte gleicher Klassen ähnliche und unterschiedlicher Klassen unähnliche Eigenschaften vorweisen. Dabei ist die Definition von Ähnlichkeit abhängig vom Kontext und Ziel der Fragestellung und verschiedene Definitionen können sehr unterschiedliche Endergebnisse liefern.

Beispiel: Ein Clustering-Algorithmus identifiziert in einem Datensatz über Kundenverhalten Gruppen wie „Business-Kunde“, „Marken-Fan“, „preisbewusster Käufer“ etc. Gängige Algorithmen sind K-Means, DBSCAN, Hierarchisches Clustering oder Deep Embedded Clustering.

2. Dimensionalitätsreduktion

Bei sehr großen Datenmengen ist die vollständige Analyse aller Variablen besonders aufwändig. Daher werden Algorithmen zur Dimensionsreduktion genutzt, um die Daten auf die aussagekräftigsten Merkmale zu begrenzen, ohne dabei wesentliche Informationen zu verlieren. Auch hier ist wieder die Definition der Wesentlichkeit entscheidend für das Endergebnis.

Diese Methode ist vor allem in der Bild- oder Genomforschung relevant. Gängige Algorithmen sind Principal Component Analysis (PCA), t-SNE oder UMAP.

Anwendungsbeispiele von Unsupervised Learning

Kundensegmentierung

Kunden werden basierend auf ihrem Verhalten und ihren Eigenschaften in Gruppen (Cluster) unterteilt, um gezielte Marketingmaßnahmen und personalisierte Empfehlungen zu ermöglichen. Diese Informationen können für personalisierte Marketingkampagnen oder zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit genutzt werden.

Anomalieerkennung

Die Erkennung von anomalen Datenströmen findet Anwendung bei beinahe allen datenintensiven Prozessen. Da zuvor meist nicht bekannt ist, welche Datenpunkte im Beobachtungszeitraum anomal sind und welche nicht, werden für die Anomalieerkennung Modelle des Unsupervised Learning genutzt. Diese Modelle kommen auch in unserem innovativen XAI-Tool ed.Detect zum Einsatz und ermöglichen es uns, hocheffizient, voll automatisiert und frühzeitig Anomalien zu erkennen und über diese zu benachrichtigen.

Empfehlungssysteme

Viele Streaminganbieter wie Netflix oder Spotify nutzen Unsupervised Learning, um den Nutzern, basierend auf ihrem Verhalten, ähnliche Inhalte vorzuschlagen. Ohne das explizite Labels benötigt werden, analysieren diese KI-Modelle die Verhaltensmuster der Nutzer.

Vorteile und Herausforderungen von Unsupervised Learning

Wie bei jeder Lernmethode gibt es auch beim Unsupervised Learning sowohl Vorteile, als auch Herausforderungen, die wir im Folgenden einmal näher untersuchen werden.

Vorteile:

• Keine Labelerstellung: Die Vorverarbeitung der Daten bzw. das umständliche Labeln der Daten entfällt.
• Mustererkennung: Die KI-Modelle erkennen selbständig unbekannte Muster und Zusammenhänge.
• Flexibel und vielseitig: Kann für viele unterschiedliche Datentypen und Fragestellungen und auch bei großen, unstrukturierten Datensätzen eingesetzt werden.

Herausforderungen:

• Ergebnisinterpretation: Die Ergebnisse können schwer zu interpretieren und zu validieren sein, da keine Labels vorliegen.
• Parameterabhängigkeit: Die Wahl der richtigen Algorithmen, Parameter und Definitionen ist entscheidend und oftmals sehr komplex.
• Overfitting: Unsupervised Learning kann zu „Überanpassung“ führen, wenn Algorithmen in den Daten Rauschen statt relevanter Muster erkennen.

Fazit

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit riesiger Datenmengen, die oftmals unstrukturiert sind, wird Unsupervised Learning immer wichtiger. Unsupervised Learning bildet die Grundlage für viele aktuelle Entwicklungen in der KI, wie z. B. das selbstüberwachte Lernen (Self-Supervised Learning), das Elemente aus unüberwachtem und überwachten Lernen kombiniert. Modelle wie GPT und DALL·E sind prominente Beispiele dafür, wie leistungsfähig diese Methoden in der Praxis sein können.

In unserem nächsten Blogpost der KI-Reihe widmen wir uns der Fragestellung, wie man effizient mit KI’s arbeitet, Stichwort: Prompt Engineering. Stay Tuned!

Findest Du das Thema KI spannend oder hast Du Fragen zu den unterschiedlichen Trainingsmethoden von Künstlicher Intelligenz? Dann melde Dich gerne direkt bei uns.