Was ist eine Unregelmäßige Klassifizierung?
Die Unregelmäßige Klassifizierung, auch bekannt als unsupervised classification, ist ein Begriff, der häufig in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinelles Lernens auftritt. Dieser Prozess ist ein Weg, mit dem KI Systeme ungesehene Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeiten und Unterschieden in den vorhandenen Daten verarbeiten.
Wie funktioniert die Unregelmäßige Klassifizierung?
Im Gegensatz zu regulären Klassifikationstechniken, bei denen vorab festgelegt wird, in welche Kategorien die Daten eingeteilt werden, lernt die KI bei der Unregelmäßigen Klassifizierung selbstständig. Sie identifiziert Muster in den Daten und bildet eigenständig Gruppen oder sogenannte Cluster. Jedes Cluster enthält dabei Elemente, die sich ähneln. Wie genau die Ähnlichkeit definiert ist, hängt von dem jeweiligen Algorithmus ab.
Die Bedeutung in der Künstlichen Intelligenz
Die Unregelmäßige Klassifizierung bildet einen zentralen Teilbereich im maschinellem Lernen. Sie ermöglicht es, KI-Systemen eine gewisse Selbstständigkeit bei der Verarbeitung und Analyse von Daten einzuräumen. So kann die KI beispielsweise eigenständig neue Zusammenhänge in den Daten identifizieren, die einem menschlichen Betrachter womöglich verborgen geblieben wären.
Beispiele für die Anwendung
Die Unregelmäßige Klassifizierung findet in vielen Bereichen Anwendung. Beispielsweise kann sie genutzt werden, um Kunden in einem Onlineshop in verschiedene Kategorien einzuteilen, basierend auf ihrem Kaufverhalten. Oder in der Medizin, um Tumore auf MRT-Bildern zu identifizieren und zu kategorisieren. Sie spielt auch eine wichtige Rolle im Bereich der Bild- und Spracherkennung.
