Klassifikation (Classification)

Klassifikation ist eine zentrale Methode des Supervised LearningSupervised Learning (Überwachtes Lernen) Supervised Learning ist eine zentrale Methode des Maschinellen Lernens, bei der ein Modell mithilfe von gela... Mehr, bei der ein Algorithmus darauf trainiert wird, Eingabedaten einer von mehreren vordefinierten Klassen zuzuordnen. Ziel ist es, anhand bekannter Trainingsdaten ein Modell zu erstellen, das auch für unbekannte Daten zuverlässige Vorhersagen über deren Zugehörigkeit zu einer Klasse treffen kann.

Wie funktioniert Klassifikation?

Ein Klassifikationsmodell lernt während des Trainings, Merkmale (Features) in den Daten zu erkennen, die typisch für bestimmte Klassen sind. Anhand dieser Merkmale wird eine Entscheidungsregel erstellt, mit der neue Daten eingeordnet werden können.

Typische Verfahren:

• Logistische Regression: Einfaches, aber weit verbreitetes Modell zur binären Klassifikation.
• Entscheidungsbäume & Random Forests: Baumstrukturen, die Entscheidungsregeln abbilden und häufig für komplexere Daten eingesetzt werden.
• Support Vector Machines (SVM): Modelle, die optimale Trennlinien (Hyperplanes) zwischen Klassen finden.
• Neuronale NetzeNeuronale Netze Neuronale Netze sind ein zentrales Konzept der Künstlichen Intelligenz und bilden die Grundlage vieler moderner Machine-Learning-Meth... Mehr: Besonders geeignet für große und komplexe Datensätze wie Bilder und Sprache.
• K-Nearest Neighbors (k-NN): Klassifiziert Datenpunkte basierend auf den Klassen der nächstgelegenen Nachbarn.

Praxisbeispiele:

• E-Mail-Filter: Unterscheidung zwischen Spam und Nicht-Spam.
• Medizin: Klassifikation von Röntgenbildern in gesund oder krank.
• Finanzwesen: Bonitätsprüfung von Kreditnehmern.
• Industrie: Qualitätsprüfung von Produkten anhand von Sensor- oder Bilddaten.
• Sprachverarbeitung: Erkennung von Absichten in Chatbots.

Vorteile:

• Hohe Genauigkeit: Mit genügend Trainingsdaten lassen sich sehr präzise Modelle erstellen.
• Breite Anwendung: In nahezu allen Branchen nutzbar.
• Vielfältige Methoden: Von einfachen Modellen bis hin zu Deep Learning-Ansätzen einsetzbar.

Herausforderungen:

• Datenabhängigkeit: Qualität und Menge der Daten bestimmen maßgeblich die Modellleistung.
• Overfitting: Gefahr der Überanpassung bei zu komplexen Modellen.
• Multiklassenprobleme: Klassifikation wird schwieriger, wenn es mehr als zwei Klassen gibt.

Verwandte Begriffe:

Supervised Learning, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machine, Neuronale Netze, k-NN, Deep LearningDeep Learning Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die aus mehreren Schicht... Mehr, Feature EngineeringFeature Engineering Feature Engineering bezeichnet den Prozess, Rohdaten in aussagekräftige Merkmale (Features) zu transformieren, die für den Einsa... Mehr, AnomalieerkennungAnomalieerkennung Anomalieerkennung ist eine Technik zur Identifikation von ungewöhnlichem Verhalten oder Datenmustern, die auf potenzielle Sicherhei... Mehr