Unüberwachtes Lernen ist ein Verfahren des maschinellen Lernens, das Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen kann, ohne auf ein bereits vorhandenes Muster zurückgreifen zu müssen. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem ein Algorithmus auf Basis von gelabelten Daten trainiert wird, arbeitet das unüberwachte Lernen mit ungelabelten Daten, die nicht durch eine bestimmte Kategorie oder Zielsetzung gekennzeichnet sind. Auf diese Weise können neue Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden, die mit anderen Methoden möglicherweise nicht erkannt werden. In diesem Blogbeitrag lernen Sie, welche Anwendungsmöglichkeiten es für unüberwachtes Lernen gibt und vor welchen Herausforderungen wir aktuell noch stehen.

Unüberwachtes Lernen: Der Schlüssel zu verborgenen Mustern und wertvollen Erkenntnissen

Die Anwendungsgebiete für unüberwachtes Lernen sind vielfältig: Von der Mustererkennung in Bildern über die Spracherkennung bis hin zur Erkennung von Anomalien in Datenströmen. In all diesen Anwendungen geht es darum, unbekannte Muster in Daten zu entdecken, um daraus wertvolle Informationen zu gewinnen. Im Bereich der Bildverarbeitung ist unüberwachtes Lernen beispielsweise in der Lage, komplexe Muster in Bildern zu erkennen, die nicht einfach durch eine Handvoll vorgegebener Kategorien beschrieben werden können. Ein bekanntes Beispiel für unüberwachtes Lernen in der Bildverarbeitung ist der Einsatz von Autoencodern zur Kompressionsreduktion von Bildern. Ein Autoencoder ist ein neuronales Netz, das versucht, eine Eingabe in reduzierter Form zu codieren und anschließend wieder zu decodieren. Durch das Erlernen dieser Reduktion kann das Modell Muster in den Daten erkennen, die in der ursprünglichen Form nicht offensichtlich waren.

Eine weitere Anwendungsmöglichkeit von unüberwachtem Lernen liegt im Bereich der Spracherkennung. Dabei werden große Mengen von Sprachaufnahmen ohne vorgegebene Kategorien in das Modell eingegeben. Das Modell sucht dann selbstständig nach Mustern in der Sprache und lernt, diese zu klassifizieren. Das Ergebnis ist eine verbesserte Spracherkennung, die auch bei ungewöhnlichen Akzenten oder Dialekten zuverlässig funktioniert.

Es gibt noch viel zu tun

Trotz der Erfolge des unüberwachten Lernens gibt es bei verschiedenen Use Cases noch offene Fragen. In der medizinischen Bildverarbeitung ist es beispielsweise schwierig, unüberwachte Lernverfahren einzusetzen, da die Daten in der Regel nicht in ausreichender Menge und Qualität zur Verfügung stehen. Zudem sind die vorhandenen Daten in vielen Fällen schlecht oder gar nicht beschriftet. Dadurch besteht die Gefahr, dass das Modell irreführende Zusammenhänge erkennt und falsche Schlussfolgerungen zieht. Ein weiteres Problem ergibt sich bei der Interpretation der Ergebnisse. Bei der Verwendung vorgegebener Kategorien können diese einfach auf die jeweiligen Kategorien zurückgeführt werden. Beim unüberwachten Lernen hingegen ist oft nicht bekannt, welche Kategorien das Modell selbst definiert hat. Dies erschwert es, die Ergebnisse nachzuvollziehen und gegebenenfalls zu korrigieren.

Datenschutz hat immer Priorität

Ein weiterer offener Punkt betrifft den Datenschutz. Da beim unüberwachten Lernen häufig mit großen Datenmengen gearbeitet wird, können sensible Daten enthalten sein, die nicht für jedermann zugänglich sein sollten. Es besteht daher die Gefahr, dass unerwünschte oder schädliche Muster in den Daten erkannt und genutzt werden können, um beispielsweise Diskriminierung zu betreiben oder die Privatsphäre von Personen zu verletzen. Hier ist es wichtig, dass bei der Anwendung von unüberwachtem Lernen der Datenschutz berücksichtigt wird und geeignete Maßnahmen zur Anonymisierung und zum Schutz der Daten getroffen werden.

Hinzu kommen verschiedene Aspekte bei der Umsetzung des unüberwachten Lernens, über die sich Anwender zusätzlich im Klaren sein müssen:

  1. Unklarheit über den Zweck
    Da es beim unüberwachten Lernen keine klaren Ziele oder Kategorien gibt, kann es schwierig sein, den Zweck des Lernens zu definieren. Dies kann dann wiederum dazu führen, dass das Modell Muster erkennt, die für den Anwendungsbereich nicht relevant oder unerwünscht sind.

  2. Skalierung und Speicherung der Daten
    Unüberwachtes Lernen kann große Datenmengen erfordern, die nicht einfach zu verarbeiten oder zu speichern sind. Daher kann es notwendig sein, spezielle Infrastrukturen oder Cloud-Dienste zu nutzen, um unüberwachtes Lernen effizient durchzuführen.

  3. Komplexität der Modelle
    Um komplexe Muster in den Daten zu erkennen, müssen beim unüberwachten Lernen häufig ebenfalls komplexe Modelle verwendet werden. Diese sind jedoch oft schwer zu interpretieren und können sehr rechenintensiv sein. Außerdem kann es schwierig sein, diese Modelle zu optimieren und zu trainieren.

  4. Übertragbarkeit der Modelle
    Weil beim unüberwachten Lernen keine spezifischen Zielkategorien vorgegeben sind, kann die Übertragung der Modelle auf andere Anwendungsbereiche schwerfallen. Daher sollten die Modelle für jedes Anwendungsgebiet individuell angepasst oder spezielle Transfer-Learning-Verfahren eingesetzt werden.

  5. Robustheit gegenüber Angriffen
    Unüberwachtes Lernen ist anfällig für Angriffe wie Adversarial Attacks oder Poisoning Attacks, die das Modell verfälschen oder unbrauchbar machen können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unüberwachtes Lernen ein vielversprechendes Verfahren des maschinellen Lernens ist, das in vielen Anwendungsbereichen bereits gute Ergebnisse erzielt hat. Dennoch gibt es noch offene Fragen und Herausforderungen, die in Zukunft angegangen werden müssen. Diese betreffen unter anderem die Qualität und Verfügbarkeit der Daten, die Interpretierbarkeit der Ergebnisse sowie die Problematik des Datenschutzes. Nur durch eine kontinuierliche Verbesserung der Verfahren und einen verantwortungsvollen Umgang mit den Daten kann das Potenzial des unüberwachten Lernens voll ausgeschöpft werden und zu weiteren Fortschritten in verschiedenen Anwendungsbereichen führen.

Wenn Sie mehr über die Vorteile unüberwachten Lernens im Bereich des Machine Learnings erfahren möchten, helfen Ihnen unsere Expert:innen gerne weiter. Nehmen Sie Kontakt auf.

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Über den Autor

Mathias Herrmann

CEO bei ALLEHERZEN

Mathias Herrmann ist Internetunternehmer der ersten Stunde mit einem tiefen Interesse für digitale und Zukunftstechnologien. Seit über 20 Jahren hilft er Unternehmen dabei, mit innovativen Lösungen das Beste aus Ihren Daten zu machen – ohne dabei die Menschen hinter den Daten zu vergessen.

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