Inhaltsverzeichnis:
Definition - Was bedeutet unbeaufsichtigtes Lernen?
Unbeaufsichtigtes Lernen ist eine Methode, mit der Maschinen sowohl materielle als auch immaterielle Objekte klassifizieren können, ohne dass die Maschinen zuvor Informationen über die Objekte erhalten. Die Dinge, die Maschinen klassifizieren müssen, sind unterschiedlich, wie z. B. Kaufgewohnheiten der Kunden, Verhaltensmuster von Bakterien und Hackerangriffe. Die Hauptidee hinter unbeaufsichtigtem Lernen besteht darin, die Maschinen großen Mengen unterschiedlicher Daten auszusetzen und es ihnen zu ermöglichen, aus den Daten zu lernen und zu schließen. Die Maschinen müssen jedoch erst so programmiert werden, dass sie aus Daten lernen.
Techopedia erklärt unbeaufsichtigtes Lernen
Computersysteme müssen große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten erfassen und Erkenntnisse liefern. In der Realität ist es möglicherweise nicht möglich, vorherige Informationen über alle Arten von Daten bereitzustellen, die ein Computersystem über einen bestimmten Zeitraum erhalten kann. Vor diesem Hintergrund ist überwachtes Lernen möglicherweise nicht geeignet, wenn Computersysteme ständige Informationen über neue Datentypen benötigen. Beispielsweise ändern Hacking-Angriffe auf Finanzsysteme oder Bankserver häufig ihre Art und ihr Verhalten. In solchen Fällen ist möglicherweise unbeaufsichtigtes Lernen besser geeignet, da die Systeme in die Lage versetzt werden müssen, schnell aus den Angriffsdaten zu lernen und auf die Art zukünftiger Angriffe zu schließen und vorbeugende Maßnahmen vorschlagen.
