Willkommen zum Kurs!

Unüberwachtes Lernen in R

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

Kapitel 1: Überblick

• Unüberwachtes Lernen
• Drei Hauptarten des maschinellen Lernens
• Eine Art unüberwachtes Lernen mit R ausführen

Arten des maschinellen Lernens

• Unüberwachtes Lernen
  • Struktur in unbeschrifteten Daten finden
• Überwachtes Lernen
  • Vorhersagen auf Basis beschrifteter Daten
  • Vorhersagen wie Regression oder Klassifikation
• Bestärkendes Lernen

Beschriftete vs. unbeschriftete Daten

¹ Auszug aus Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective

Beschriftete vs. unbeschriftete Daten

¹ Auszug aus Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective

Unüberwachtes Lernen – Clustering

• Homogene Untergruppen in einer größeren Gruppe finden

Menschen haben Merkmale wie Einkommen, Bildungsstand und Geschlecht

Unüberwachtes Lernen – Clustering

• Homogene Untergruppen in einer größeren Gruppe finden

$$

Unüberwachtes Lernen – Clustering

• Homogene Untergruppen in einer größeren Gruppe finden

Clustering

Clustering-Beispiele

$$

Clustering-Beispiele

$$

Unüberwachtes Lernen – Dimensionsreduktion

• Homogene Untergruppen in einer größeren Gruppe finden
  • Clustering
• Muster in den Merkmalen der Daten finden
  • Dimensionsreduktion

Unüberwachtes Lernen – Dimensionsreduktion

• Muster in den Merkmalen der Daten finden
• Visualisierung hochdimensionaler Daten
• Vorverarbeitung vor überwachtem Lernen

Herausforderungen und Vorteile

• Kein einzelnes Analyseziel
• Erfordert mehr Kreativität
• Viel mehr unbeschriftete als sauber beschriftete Daten verfügbar

Lass uns üben!

Unüberwachtes Lernen in R