Frage: Was sind die verschiedenen Typen des maschinellen Lernens?
Antwort:
Supervised Learning:
Daten: Beispiele mit Eingabedaten und gewünschten Ausgabedaten (beschriftete Daten).
Ziel: Lernen der Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe, um die korrekte Ausgabe für neue Eingabedaten vorherzusagen.
Beispiele: Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke, SVM.
Unsupervised Learning:
Daten: Beispiele enthalten nur Eingabedaten (unbeschriftete Daten).
Ziel: Finden der zugrundeliegenden Struktur in den Daten.
Methoden: Clustering, Dimensionsreduktion.
Reinforcement Learning:
Daten: Erfahrungen aus der Interaktion mit einer Umgebung und resultierende Belohnungen.
Ziel: Lernen eines Verhaltens, das langfristig die Belohnung maximiert.
Frage: Was ist K-means-Clustering und wie funktioniert es?
K-means ist eine einfache und häufig genutzte Clustering-Methode.
Ziel: Einteilung eines Datensatzes in eine vorher festgelegte Anzahl von Clustern.
Vorgehen: Festlegung von Zentren für jeden Cluster, iterative Anpassung der Datenzuordnung und der Clusterzentren (Centroids).
Optimalitätskriterium: Minimierung der Distanz aller Datenpunkte zu ihren jeweiligen Centroids.
Frage: Welche Herausforderungen und Lösungen gibt es bei der Bewertung von K-means-Clustering?
Herausforderungen:
K-means ist NP-schwer; es wird oft Lloyds Algorithmus verwendet, der zu einer lokal optimalen Lösung konvergiert.
Ergebnisse hängen stark von der Anzahl der Cluster (k) und der Initialisierung der Clusterzentren cjcj ab.
Das "Fluch der Dimensionalität" erschwert das Finden von Clustern in hochdimensionalen Daten.
Lösungen:
Wählen der korrekten Anzahl von Clustern.
Mehrfache Initialisierung des Algorithmus mit verschiedenen Startpunkten für Centroids.
Verwendung geeigneter Distanzmetriken.
Frage: Was ist der Unterschied zwischen regulärem K-means- und Fuzzy-K-means-Clustering?
Regulärer K-means ordnet jede Instanz genau einem Cluster zu.
Fuzzy-K-means verwendet "weiche" Wahrscheinlichkeiten für die Mitgliedschaft einer Instanz xixi in Clustern Xj, was bedeutet, dass eine Instanz zu einem gewissen Grad zu mehreren Clustern gehören kann.
Die Wahrscheinlichkeit P(Xj∣xi) reflektiert, wie nah oder weit eine Instanz vom Clusterzentrum entfernt ist, wobei die Wahrscheinlichkeiten über alle Cluster normalisiert sind, so dass die Summe für jede Instanz gleich 1 ist.
Frage: Was könnten mögliche Fehler- oder Problemquellen sein, wenn K-means-Clustering die zugrundeliegenden Klassen der Daten nicht gut abbildet?
Falsche Anzahl von Clustern: Wenn die voreingestellte Anzahl der Cluster kk nicht der tatsächlichen Anzahl der Klassen in den Daten entspricht, kann dies zu schlechten Clustering-Ergebnissen führen.
Ungeeignete Initialisierung: Eine schlechte Auswahl der Startzentren kann dazu führen, dass der Algorithmus in ein lokales Optimum konvergiert, das keine sinnvolle Trennung der tatsächlichen Klassen widerspiegelt.
Unpassende Merkmale: Wenn die verwendeten Merkmale (Features) nicht die tatsächlichen Unterscheidungsmerkmale der Klassen erfassen, kann K-means keine sinnvollen Cluster bilden.
Frage: Was ist DBSCAN und wie funktioniert dieser Algorithmus?
DBSCAN steht für "Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise" und ist eine dichte-basierte Clustering-Methode.
Er ordnet iterativ Datenpunkte einer von drei Klassen zu: Kernpunkt, Nachbar oder Rauschen (Noise).
Ein Kernpunkt hat eine Mindestanzahl von Punkten (minPtsminPts) innerhalb eines vorgegebenen Radius (εε).
Ein Nachbarpunkt ist nicht selbst ein Kernpunkt, liegt aber in Reichweite eines Kernpunkts.
Rauschen sind isolierte Punkte, die in keine dieser Kategorien fallen.
DBSCAN trennt Bereiche hoher Dichte (Cluster von Kernpunkten und ihren Nachbarn) von Bereichen niedriger Dichte (Rauschen).
Frage: Was sind die Unterschiede zwischen DBSCAN und K-means-Clustering?
DBSCAN ist robust gegenüber Rauschen und kann dieses in den Algorithmus integrieren, während K-means anfälliger für Rauschen ist.
DBSCAN kann unterschiedlich dichte Daten clustern, indem es die "Dichte" mit den Parametern minPtsminPts und εεdefiniert, während K-means eine gleichmäßige Verteilung der Clusterdichte annimmt.
Im Gegensatz zu K-means benötigt DBSCAN keine vorherige Kenntnis über die Anzahl der Cluster, was es flexibler in der Anwendung macht.
Nachteil DBSCAN: Nicht deterministisch
Frage: Was ist ein Autoencoder und wie funktioniert er?
Ein Autoencoder ist ein neuronales Netzwerk, das darauf abzielt, seine Eingabedaten über einen "Engpass" oder eine latente Zwischenschicht (Bottleneck) zu rekonstruieren.
Die Architektur besteht aus einem Encoder, der die Eingabedaten in eine niedrigdimensionale latente Repräsentation komprimiert, und einem Decoder, der diese latente Repräsentation verwendet, um die Eingabedaten so genau wie möglich zu rekonstruieren.
Der Trainingsprozess benötigt keine zusätzlichen Labels, da die Eingabedaten selbst als Label dienen. Der Verlust wird durch die Differenz zwischen der Eingabe und der Rekonstruktion, meist mittels einer L2-Norm (quadratischer Fehler), gemessen. Ziel ist es, die wesentlichen Merkmale der Eingabedaten im latenten Raum zu erfassen. Autoencoder werden für die Dimensionsreduktion, Merkmalsextraktion und als generative Modelle eingesetzt.
Ein Autoencoder besitzt einen Eingabetensor, einen Ausgabetensor und einen Tensor
für die latente Repräsentation. Vergleichen Sie die Größe/Dimensionalität dieser drei
Tensoren untereinander.
Der Eingabetensor und der Ausgabetensor haben typischerweise die gleiche Größe/Dimensionalität, da das Ziel des Autoencoders ist, die Eingabe so genau wie möglich zu rekonstruieren.
Der Tensor für die latente Repräsentation (auch bekannt als Bottleneck) ist meist von geringerer Dimensionalität als der Eingabe- und Ausgabetensor. Dieser "Engpass" zwingt das Netzwerk dazu, die wichtigsten Informationen zu lernen, um die Daten effektiv komprimieren und dann wieder zu rekonstruieren.
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