Informationssysteme lernen und vorherzusagen mithilfe einer Vielzahl von Techniken, die hauptsächlich im Bereich des maschinellen Lernens (ML) verwurzelt sind. Sie "lernen" nicht auf die gleiche Weise wie Menschen, sondern identifizieren Muster in Daten und verwenden diese Muster, um Vorhersagen zu treffen. Hier ist eine Aufschlüsselung:
1. Lernen: Informationssysteme lernen durch einen Prozess mit:
* Datenerfassung: Sammeln relevanter Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, Sensoren, Benutzerinteraktionen usw.). Die Qualität und Quantität dieser Daten sind entscheidend für ein genaues Lernen.
* Datenvorverarbeitung: Reinigen, Transformieren und Vorbereitung der Daten zur Analyse. Dies beinhaltet häufig die Handhabung fehlender Werte, das Entfernen von Ausreißern und das Umwandeln von Daten in geeignete Formate.
* Feature Engineering: Auswählen oder Erstellen relevanter Funktionen (Attribute) aus den Rohdaten, die für die Lernaufgabe am informativsten sind. Dies ist ein entscheidender Schritt, da sich die Auswahl der Merkmale erheblich auf die Leistung des Modells auswirkt.
* Modelltraining: Hier geschieht das Kernlernen. Ein Algorithmus wird auf die vorbereiteten Daten angewendet, um ein Modell zu erstellen, das die zugrunde liegenden Muster erfasst. Dies beinhaltet die Anpassung der Parameter des Modells, um Fehler zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Werten in den Trainingsdaten zu minimieren. Gemeinsame Techniken umfassen:
* Überwachendes Lernen: Der Algorithmus lernt aus gekennzeichneten Daten (Daten, bei denen die gewünschte Ausgabe bekannt ist). Beispiele sind:
* Regression: Vorhersage eines kontinuierlichen Wertes (z. B. Hauspreis).
* Klassifizierung: Vorhersage eines kategorialen Wertes (z. B. Spam oder nicht Spam).
* unbeaufsichtigtes Lernen: Der Algorithmus lernt aus nicht markierten Daten (Daten ohne vordefinierte Ausgaben). Beispiele sind:
* Clustering: Gruppierung ähnlicher Datenpunkte zusammen (z. B. Kundensegmentierung).
* Dimensionalitätsreduzierung: Reduzierung der Anzahl der Variablen bei gleichzeitiger Konservierung wichtiger Informationen.
* Verstärkungslernen: Der Algorithmus lernt durch Versuch und Irrtum, indem er mit einer Umgebung interagiert und Belohnungen oder Strafen erhält. (z. B. Spielspiel, Robotik).
* Modellbewertung: Bewertung der Leistung des Modells unter Verwendung von Metriken, die für die Aufgabe geeignet sind (z. B. Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score zur Klassifizierung; mittlerer quadratischer Fehler, R-Quadrat für die Regression). Dies beinhaltet häufig die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze.
2. Vorhersage: Sobald ein Modell trainiert und bewertet wurde, kann es verwendet werden, um Vorhersagen über neue, unsichtbare Daten zu treffen. Dies beinhaltet die Fütterung der neuen Daten in das geschulte Modell, das dann die gelernten Muster verwendet, um eine Vorhersage zu erzeugen.
Beispiele für Informationssysteme, die lernen und vorhersagen:
* Empfehlungssysteme: Vorhersagen Elemente, die einem Benutzer basierend auf seinem früheren Verhalten und dem Verhalten ähnlicher Benutzer (z. B. Netflix, Amazon) gefallen könnte.
* Betrugserkennungssysteme: Identifizieren Sie potenziell betrügerische Transaktionen auf der Grundlage von Mustern aus historischen Daten.
* Spam -Filter: Klassifizieren Sie E -Mails als Spam oder nicht als Spam basierend auf den Inhalten und den Absendungsinformationen.
* Medizinische Diagnosesysteme: Unterstützung der Ärzte bei der Diagnose von Krankheiten auf der Grundlage von Patientensymptomen und der Krankengeschichte.
* selbstfahrende Autos: Verwenden Sie Sensordaten und erlernte Modelle, um zu navigieren und Fahrentscheidungen zu treffen.
Einschränkungen:
* Datenverzerrung: Wenn die Trainingsdaten voreingenommen sind, wird das Modell diese Voreingenommenheit wahrscheinlich lernen und verewigen, was zu unfairen oder ungenauen Vorhersagen führt.
* Überanpassung: Das Modell kann in den Trainingsdaten gut abschneiden, jedoch schlecht in unsichtbaren Daten, dh es hat die Trainingsdaten auswendig gelernt, anstatt verallgemeinerbare Muster zu lernen.
* Interpretierbarkeit: Einige Modelle (wie tiefe neuronale Netzwerke) können schwierig zu interpretieren sein und es schwierig zu verstehen, warum sie eine bestimmte Vorhersage gemacht haben.
* Datensicherheit und Datenschutz: Die Umstellung großer Datenmengen wirft Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Privatsphäre auf.
Zusammenfassend lernen und vorherzusagen Informationssysteme, indem ausgefeilte Algorithmen genutzt werden, um Muster in Daten zu identifizieren und diese Muster zu verwenden, um Rückschlüsse auf neue Daten zu ziehen. Die Wirksamkeit dieser Systeme hängt stark von der Qualität der Daten, des gewählten Algorithmus und einer sorgfältigen Modellbewertung und -überwachung ab.
