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Lernarten im Bereich der Lernenden Systeme

Lernende Systeme können mit verschiedenen Strategien arbeiten. Im folgenden erfährst du etwas über die drei wichtigsten Lernarten beim maschinellen Lernen.

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.)

Diese Lernform wird bei maschinellem Lernen häufig dann verwendet, wenn automatisiert geprüft werden kann, ob eine Strategie sinnvoll war:

KI für Strategiespiele: Hat der in der Spielsituation gewählte Spielzug zum Sieg geführt?
KI für Ampelschaltungen: Hat die gewählte Ampelsteuerung die Wartezeiten verringert?
KI für Wettervorhersage: Ist die prognostizierte Regenmenge tatsächlich eingetreten?

Aufgaben

Finde weitere Beispiele, bei denen eine KI leicht ermitteln kann, ob sie eine gute Entscheidung getroffen hat.
Diskutiert in der Klasse, ob diese Lernform auch für große Sprach-KIs geeignet ist.

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.

Ob eine KI mit dieser Lernart gut funktioniert, hängt wesentlich von den Beispielen ab, die für den Trainingsprozess verwendet werden:

Habe ich für jede Kategorie genügend Beispiele?
Habe ich meine Beispiele möglichst unterschiedlich gewählt?
Decken meine Beispiele alle Aspekte einer Kategorie ab?

Aufgabe

Im Kids-Bereich von inf-schule gibt es zwei Lernstrecken zum überwachten Lernen. Arbeite sie durch und beantworte die obigen Fragen zu den Trainingsbeispielen:

Lernstrecke Lernende Systeme
Lernstrecke Entscheide wie eine KI

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.

So könnte eine KI mit unüberwachten Lernen mit den Benutzerdaten eines Streaming-Anbieters arbeiten. Dabei können auch neue Zusammenhänge in der Nutzung entdeckt werden, die bisher nicht auffielen.

Aufgaben

Unüberwachtes Lernen birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Finde jeweils zwei gesellschaftlich relevante Punkte.
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.