inf-schule | Lernende Systeme

Lernarten

Lernarten im Bereich der Lernenden Systeme

Verstärkendes Lernen

Verstärkendes Lernen (engl.: reinforcement learning, RL) steht für das selbständige Erlernen einer Strategie, um erhaltene Belohnungen zu maximieren (wobei eine "Bestrafung" als negative Belohnung zu sehen ist).
(Wenn du auf die Bilder klickst, werden sie größer dargestellt.)

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen einer KI findet dann statt, wenn das System versucht, Gesetzmäßigkeiten zu finden (z.B. "Woran erkenne ich ein gesundes Lebensmittel?"). Dabei erhält das KI-System eine Menge von Trainingsdaten, die bereits korrekt "gelabelt" sind (z.B. eine gewisse Datenmenge zu Lebensmitteln, die bereits korrekt als "gesund" oder "ungesund" gelabelt sind). Im nächsten Schritt versucht das System eine Zuordnung zwischen den Daten und den Labeln zu finden. Mit Hilfe von Testdaten kann im Anschluss dieser Lernvorgang überwacht werden. Vorgehen lernende Systeme

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen erhält das System Daten, die nicht gelabelt sind. Es versucht, selbstständig in der Menge der Daten gewisse Muster oder Ähnlichkeiten zu finden und so die Daten zu kategorisieren. Auf diesem Weg sind z.B. Auffälligkeiten im Bereich von Buchungen eines Unternehmens oder im Verhalten von Personen zu erkennen.

Aufgabe 1

Die oben beschrieben Lernarten können auch auf Menschen bezogen werden.
Nenne Beispiele aus dem Laufe des Lebens eines Menschen, in denen Menschen auf eine dieser Arten lernen.

Aufgabe 2

Im Kids-Bereich von inf-schule gibt es zwei Lernstrecken zum überwachten Lernen. Arbeite sie durch und ordne sie in das obige Grafik überwachten Lernen ein.