(TL). Während große Sprachmodelle wie ChatGPT und Bard oft im Rampenlicht stehen, bieten Machine- und Deep Learning weit mehr als nur textbasierte Anwendungen. Traditionelle Machine-Learning-Algorithmen haben seit Jahrzehnten erfolgreich verschiedene bedeutende Probleme gelöst. Daher ist es wichtig, auch die Breite und Vielfalt anderer KI-Algorithmen und deren Anwendungsbereiche zu betrachten.
Grundlegende Machine-Learning-Algorithmen
- Lineare Regression: Ein einfacher, überwachter Algorithmus zur Vorhersage numerischer Werte. Ideal, wenn eine lineare Beziehung zwischen der Zielgröße und den unabhängigen Variablen besteht.
- Gradientenabstieg: Ein Optimierungsalgorithmus, der in vielen ML-Methoden, einschließlich neuronaler Netze, verwendet wird, um die Verlustfunktion zu minimieren.
- Logistische Regression: Verwendet für binäre Klassifikationsprobleme, indem sie Wahrscheinlichkeiten für Kategorien vorhersagt.
- Support Vector Machines (SVMs): Trennen Datenpunkte verschiedener Klassen durch das Finden der optimalen Trennlinie oder -ebene.
- Entscheidungsbäume (Decision Trees): Modelle, die auf Basis einfacher Entscheidungsregeln erstellt werden und sowohl für Klassifikations- als auch Regressionsaufgaben geeignet sind.
- Random Forests: Ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, das die Vorhersagen kombiniert, um robustere Ergebnisse zu erzielen.
- eXtreme Gradient Boosting (XGBoost): Ein leistungsfähiges und skalierbares Boosting-System, das für viele ML-Herausforderungen hervorragende Ergebnisse liefert.
- K-Means Clustering: Ein nicht überwachter Algorithmus zur Gruppierung von Datenpunkten in Cluster auf Basis ihrer Ähnlichkeit.
- Principal Component Analysis (PCA): Eine Methode zur Reduktion der Dimensionalität, die Variablen in neue, unkorrelierte Komponenten transformiert.
Beliebte Deep-Learning-Algorithmen
- Convolutional Neural Networks (CNNs): Besonders geeignet für die Bildverarbeitung, da sie Merkmale erkennen können, unabhängig von deren Position im Bild.
- Recurrent Neural Networks (RNNs): Gut für sequenzielle Daten, wie Zeitreihen oder Text, da sie Informationen über vorherige Einträge beibehalten.
- Long-Short-Term-Memory-Netze (LSTMs): Eine spezielle Art von RNNs, die besser mit langen Abhängigkeiten umgehen können.
- Transformers: Netzwerke, die ausschließlich auf Attention-Mechanismen basieren und besonders in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) effektiv sind.
- Q-Learning: Ein modellfreier, wertbasierter Reinforcement-Learning-Algorithmus, der durch Erfahrungen lernt, welche Aktionen die besten Belohnungen bieten.
Schlussfolgerung
Die hier vorgestellten Algorithmen bieten einen Einblick in die vielfältigen Möglichkeiten von Machine- und Deep Learning. Sie werden in verschiedensten Anwendungsbereichen eingesetzt, von der Vorhersagemodellierung über die Bild- und Sprachverarbeitung bis hin zur Generierung neuer Daten.
