Unüberwachtes Lernen
Definition
Unüberwachtes Lernen sucht Strukturen in Daten ohne vorgegebene Zielantworten.
Verfahren gruppieren beispielsweise ähnliche Datensätze oder verdichten viele Merkmale zu wenigen Dimensionen. Die gefundenen Muster müssen anschließend fachlich eingeordnet werden.
Einfach erklärt
Wie das Sortieren einer gemischten Kiste, ohne fertige Etiketten für die Gruppen zu erhalten.
Warum das im Alltag wichtig ist
Unbekannte Muster können sichtbar werden, auch wenn beschriftete Trainingsdaten fehlen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Fiktives Beispiel: Ein Unternehmen gruppiert ähnliche Reklamationen, um wiederkehrende Problemtypen zu entdecken.
Grenzen und Fallstricke
- Mathematische Gruppen sind nicht automatisch sinnvolle Geschäftskategorien; Skalierung und Parameter verändern das Ergebnis.
Entstehung & Geschichte
Unüberwachtes Lernen ist ein grundlegender Bereich des maschinellen Lernens mit statistischen Wurzeln.
Anwendung im Mittelstand
- Kundensegmente, Dokumentgruppen und Datenstrukturen explorativ untersuchen.
Häufige Fragen
Beweist eine Gruppe eine gemeinsame Ursache?
Nein, Ähnlichkeit und Kausalität sind verschieden.
Quellen
- Unsupervised learning · scikit-learn: Unsupervised learning –
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