Machine Learning (ML)

Modellierung und Maschinelles Lernen (ML) sind zentrale Aspekte im Data Science Prozess, die darauf abzielen, Muster in Daten zu identifizieren, Vorhersagen zu treffen oder Einblicke zu gewinnen, die zur Entscheidungsfindung beitragen können. Diese Phasen verwenden statistische Modelle und Algorithmen des Maschinellen Lernens, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Klassifizierungen auf Basis dieser Daten zu erstellen. Hier ist ein Überblick über beide Konzepte im Data Science Kontext:

Modellierung

Modellierung bezieht sich auf den Prozess der Entwicklung eines mathematischen oder simulativen Modells, das reale Phänomene abbildet. Im Kontext von Data Science bedeutet dies oft, Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren und zu nutzen, um Vorhersagen zu machen oder Verständnis zu gewinnen. Modelle können von einfachen linearen Regressionen, die den Zusammenhang zwischen zwei Variablen beschreiben, bis hin zu komplexen Simulationsmodellen reichen, die dynamische Systeme abbilden.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Im Data Science wird ML eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und Modelle zu erstellen, die Vorhersagen oder Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen können. ML-Algorithmen werden in drei Hauptkategorien unterteilt:

• Überwachtes Lernen: Modelle werden mit einem Datensatz trainiert, der sowohl die Eingabevariablen (Features) als auch die zugehörigen Ausgaben (Ziele) enthält. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das Vorhersagen für die Ausgabe basierend auf neuen Eingaben machen kann. Beispiele umfassen Regression und Klassifikation.
• Unüberwachtes Lernen: Modelle werden mit Datensätzen ohne vordefinierte Labels trainiert. Das Ziel ist es, Struktur in den Daten zu finden, wie z.B. die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte (Clustering) oder die Reduktion der Dimensionalität.
• Verstärkungslernen: Modelle lernen, die beste Handlung oder Politik in einem gegebenen Szenario zu bestimmen, um die Belohnung über die Zeit zu maximieren, durch Versuch und Irrtum und ohne vorherige Daten.

Anwendungsbeispiele

• Vorhersagemodelle: Einsatz in der Finanzbranche zur Vorhersage von Aktienkursen oder in der Medizin zur Vorhersage von Krankheitsrisiken.
• Klassifizierungsmodelle: Identifizierung von E-Mail-Nachrichten als Spam oder Nicht-Spam oder die Erkennung von Betrugstransaktionen.
• Empfehlungssysteme: Personalisierte Empfehlungen für Nutzer auf Basis ihres Verhaltens und ihrer Präferenzen, wie bei Streaming-Diensten oder E-Commerce-Plattformen.

Der Erfolg der Modellierung und des Maschinellen Lernens hängt stark von der Qualität der Daten, der Auswahl der richtigen Algorithmen und der Feinabstimmung der Modellparameter ab. Data Scientists verbringen daher viel Zeit mit der Datenvorbereitung, der Auswahl von Features, der Anpassung von Modellen und der Bewertung ihrer Leistung, um die besten Ergebnisse zu erzielen.