Unüberwachtes Lernen ist eine Art maschineller Lernalgorithmus, der vorwiegend im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) funktioniert und darauf abzielt, verborgene Strukturen, Muster oder Beziehungen in unbeschrifteten Daten zu entdecken. Es agiert autonom, um Eingabedaten zu verarbeiten und Gemeinsamkeiten zu ermitteln, was es zu einer leistungsstarken Technik für verschiedene Aufgaben wie Clustering, Anomalieerkennung und Dimensionsreduzierung macht.
Im Gegensatz zum überwachten Lernen, das zum Trainieren von Modellen auf beschrifteten Daten basiert, arbeitet das unbeaufsichtigte Lernen mit Datensätzen, die keine vordefinierten Ausgabebezeichnungen enthalten. Das bedeutet, dass der Lernalgorithmus ohne Anleitung Erkenntnisse und Zusammenhänge finden muss, was diesen Ansatz im Vergleich zu seinem überwachten Gegenstück oft komplexer und komplizierter macht. Dennoch macht die Fülle an unbeschrifteten Daten, die heute verfügbar sind, unüberwachtes Lernen zu einer unverzichtbaren Technik in zahlreichen KI-gesteuerten Bereichen, einschließlich Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungssystemen.
Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen werden im Allgemeinen in zwei Hauptkategorien eingeteilt: Clustering und Assoziation. Clustering-Algorithmen zielen darauf ab, Eingabedatenpunkte in verschiedene Gruppen zu unterteilen, sodass Punkte innerhalb einer Gruppe eine hohe Ähnlichkeit aufweisen und diejenigen in verschiedenen Gruppen unähnlich sind. Zu den beliebten Clustering-Techniken gehören K-Means-Clustering, hierarchisches Clustering und DBSCAN. Assoziationsalgorithmen hingegen zielen darauf ab, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Variablen in einem bestimmten Datensatz zu identifizieren. Zu den gängigen Assoziationstechniken gehören Apriori- und Eclat-Algorithmen.
Eine weitere wichtige Technik beim unbeaufsichtigten Lernen ist die Dimensionsreduktion, die die Anzahl der Merkmale oder Variablen in einem Datensatz entweder durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl reduziert. Hauptkomponentenanalyse (PCA) und t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) sind bekannte Beispiele für Techniken zur Dimensionsreduktion. Die Reduzierung der Dimensionalität ist von entscheidender Bedeutung, um die Rechenkomplexität zu reduzieren und den „Fluch der Dimensionalität“ bei maschinellen Lernaufgaben zu mildern.
AppMaster, eine leistungsstarke no-code -Plattform, die Dienste zum Erstellen von Backend-, Web- und mobilen Anwendungen anbietet, versteht die Fülle an Anwendungsmöglichkeiten und Potenzialen, die unbeaufsichtigte Lerntechniken in der KI- und maschinellen Lernlandschaft bieten. Die Nutzung der Vorteile des unbeaufsichtigten Lernens kann Bürgerentwicklern die Optimierung von Anwendungsoptimierungs-, Feature-Engineering- und Mustererkennungsaufgaben ermöglichen.
AppMaster Kunden könnten beispielsweise Clustering-Algorithmen nutzen, um Benutzer auf der Grundlage ihres Verhaltens, ihrer Vorlieben oder anderer relevanter Merkmale zu gruppieren und diese Informationen dann zur Personalisierung ihrer Benutzererfahrung oder gezielten Marketingkampagnen zu nutzen. Darüber hinaus könnte die Dimensionsreduzierung eingesetzt werden, um die Qualität erkenntnisgesteuerter Analysen zu verbessern, während die Anomalieerkennung zur Betrugsprävention oder Fehlererkennung in ihren Anwendungen eingesetzt werden könnte.
AppMaster basiert auf der Grundlage einer schnellen und effizienten Anwendungsentwicklung, unterstützt durch seine no-code Architektur. Durch die Integration von maschinellem Lernen – einschließlich unbeaufsichtigter Lerntechniken – schafft AppMaster eine Umgebung, in der die Entdeckung sinnvoller Muster, Beziehungen und Strukturen innerhalb von Daten zu einem wesentlichen Aspekt des Entwicklungsprozesses wird. Durch die Integration KI-gesteuerter Ansätze in no-code Entwicklung gewährt AppMaster seinen Kunden Zugang zu einer umfassenden Lösung, die Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen nutzt, um die Anwendungsleistung über Web-, Mobil- und Backend-Systeme hinweg zu verfeinern und zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unüberwachtes Lernen einen wesentlichen Bestandteil der KI- und maschinellen Lernmethoden darstellt und eine wichtige Grundlage für die Erforschung unbekannter Beziehungen, Muster und Strukturen schafft, die in unbeschrifteten Daten verborgen sind. Auch wenn es ein höheres Maß an Komplexität aufweist, ist seine Fähigkeit, aufschlussreiche Informationen aus großen Mengen unbeschrifteter Datensätze abzuleiten, ein unverzichtbares Werkzeug für Praktiker des maschinellen Lernens und Bürgerentwickler gleichermaßen. In Kombination mit no-code Plattformen wie AppMaster ebnen unüberwachte Lerntechniken den Weg für innovative, robuste und optimierte Anwendungen, die skalierbar und effizient sind und in der Lage sind, die wertvollsten Erkenntnisse aus ungenutzten Daten zu gewinnen.
