Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten ohne explizite Programmierung zu verbessern. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule.

1. Semiotische Schule

Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen für logisches Denken und den Ausdruck von Wissen. Diese Denkschule glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Deduktion ist, bei dem vorhandenes Wissen und Regeln genutzt werden, um Erkenntnisse aus Philosophie, Psychologie und Logik zu gewinnen. Die Ursprünge der Semiotik lassen sich bis in die Antike zurückverfolgen, als frühe Philosophen, Logiker und Psychologen die Erkenntnis mithilfe von Symbolen untersuchten. Eine wirklich systematische Semiotik begann jedoch in der französischen Kultur im späten 19. und frühen 20. Jahrhundert und wurde hauptsächlich von einer Gruppe von Schriftstellern, Künstlern und Philosophen gefördert Als Vertreter der semiotischen Schule schlugen er und Allen Newell gemeinsam das Konzept des General Problem Solver (GPS) vor.

• Allen Newell: Einer der Gründer der semiotischen Schule, er und Herbert Simon schlugen gemeinsam das Konzept des General Problem Solver (GPS) vor.

John McCarthy: John McCarthy ist einer der Pioniere auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und ein Vertreter der semiotischen Schule. Er schlug 1956 den Begriff „künstliche Intelligenz“ vor und entwickelte die Programmiersprache LISP, die zu einem wichtigen Werkzeug für die Symbolismusforschung wurde. McCarthys Arbeit konzentrierte sich hauptsächlich auf logisches Denken und Wissensdarstellung und er glaubte, dass Computer menschliche Denkprozesse durch Symbole simulieren könnten.

Marvin Lee Minsky: Einer der Gründer des MIT Artificial Intelligence Laboratory. Er schlug die Rahmentheorie vor und leistete bedeutende Beiträge auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Marvin Minsky ist ein führender Informatiker und Kognitionswissenschaftler. Er begann in den 1950er Jahren mit dem Studium der künstlichen Intelligenz und wurde einer der Pioniere auf diesem Gebiet. Sein Forschungsschwerpunkt

Hauptalgorithmus

Induktive Logikprogrammierung (ILP) ist eine Methode des umgekehrten Denkens. Beim umgekehrten Denken wird normalerweise logisches Denken genutzt, um Wissen zu entdecken, indem allgemeine Regeln aus spezifischen Beispielen extrahiert werden. 2. Konnektionismus-Schule Diese Denkschule glaubt, dass Intelligenz durch die Verbindungen und Interaktionen zwischen einer großen Anzahl einfacher Einheiten (Neuronen) entsteht. Die Theorie besagt, dass die Simulation von Verbindungen und Interaktionen zwischen Neuronen intelligentes Verhalten hervorrufen kann. Diese Verbindung und Interaktion wird durch Verbindungen zwischen einfachen Einheiten (Neuronen) erreicht. Durch die Anpassung der Stärke und des Gewichts von Verbindungen in einem neuronalen Netzwerk können die Verbindungen und die Informationsübertragung zwischen Neuronen im menschlichen Gehirn simuliert werden. Einer der Hauptvorteile der Connectomics besteht darin, dass sie die Generierung von Intelligenz durch eine große Anzahl einfacher Einheiten ermöglicht Aufgaben wie handschriftliche Ziffernerkennung. LeCuns Arbeit hat die Entwicklung von Deep Learning in praktischen Anwendungen erheblich vorangetrieben.

• Geoffrey Hinton: Als Pionier des Deep Learning schlug er wichtige Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) und Deep Believe Networks (DBN) vor.

Yoshua Bengio: Als Pionier des Deep Learning schlug er wichtige Architekturen wie das Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerk vor.

David Rumelhart: Psychologe und einer der Begründer des Parallel Distributed Processing (PDP)-Modells, er schlug den Backpropagation-Algorithmus vor.

Frank Rosenblatt: Psychologe und Erfinder des Perzeptrons, er schlug den Perzeptron-Lernalgorithmus vor.

• Hauptalgorithmus

Der Hauptalgorithmus der Verbindungsschule ist Backpropagation. Backpropagation ist ein Algorithmus, der das Gewicht eines neuronalen Netzwerks durch Berechnung des Gradienten der Verlustfunktion aktualisiert, was die Effizienz des Trainings tiefer neuronaler Netzwerke erheblich verbessert.

3. Evolutionäre Berechnung

Evolutionäre Berechnung ist von der Genetik und der Evolutionsbiologie inspiriert und führt Lernen und Optimierung durch die Simulation des biologischen Evolutionsprozesses durch. Die Kernidee dieser Schule besteht darin, mithilfe genetischer Operationen wie Selektion, Crossover und Mutation den biologischen Evolutionsprozess am Computer zu simulieren, um die optimale Lösung für das Problem zu finden.

• Repräsentative Figur

John Holland

John Holland ist ein Pionier auf dem Gebiet des evolutionären Rechnens. Er schlug in den 1960er Jahren den genetischen Algorithmus vor. Hollands Arbeit legte den Grundstein für die Evolutionsberechnung und seine genetischen Algorithmen nutzten natürliche Selektion und genetische Operationen, um komplexe Optimierungsprobleme zu lösen.

David E. Goldberg

David E. Goldberg hat wichtige Beiträge zur Erforschung und Anwendung genetischer Algorithmen geleistet. Sein Buch „Genetic Algorithm“ führt detailliert in die Theorie und Anwendung genetischer Algorithmen ein und hat auf diesem Gebiet große Aufmerksamkeit und Entwicklung erregt.

• Hauptalgorithmus

Der Hauptalgorithmus der Evolutionsschule ist die Genetische Programmierung (GP). Genetische Programmierung ist ein Algorithmus, der evolutionäre Computertechnologie nutzt, um automatisch Computerprogramme zu generieren. Er optimiert das Programm schrittweise, um spezifische Probleme zu lösen, indem er den biologischen Evolutionsprozess simuliert.

4. Bayesianismus

Der Bayesianismus basiert auf Statistiken und glaubt, dass Lernen ein Prozess des probabilistischen Denkens ist. Diese Denkrichtung nutzt den Satz von Bayes, um Lernen und Schlussfolgerungen durch Aktualisierung der vorherigen Wahrscheinlichkeitsverteilung durchzuführen.

• Repräsentative Figur

Thomas Bayes

Thomas Bayes ist ein britischer Mathematiker. Sein Bayes-Theorem wurde zur Grundlage der Bayes'schen Inferenz. Obwohl Bayes selbst nicht direkt an der Forschung zum maschinellen Lernen beteiligt war, war seine Arbeit von großer Bedeutung für die Entstehung und Entwicklung der Bayes'schen Schule.

Judea Pearl

Judea Pearl hat herausragende Beiträge zu Bayes'schen Netzwerken und kausalen Schlussfolgerungen geleistet. Seine Entwicklung von Bayes'schen Netzwerken ist ein wichtiges Werkzeug, das probabilistisches Denken in komplexen Systemen effizienter und intuitiver macht. Pearls Arbeit hatte tiefgreifende Auswirkungen sowohl auf die künstliche Intelligenz als auch auf die Statistik.

• Hauptalgorithmus

Der Hauptalgorithmus der Bayes'schen Schule ist die Bayes'sche Inferenz. Bayesianisches Denken trifft Vorhersagen und Entscheidungen durch die Berechnung von A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten und bietet erhebliche Vorteile im Umgang mit Unsicherheit und komplexen Systemen.

5. Schule der Analogie

Analogismus lernt durch die Extrapolation von Ähnlichkeitsurteilen und wird durch Psychologie und mathematische Optimierung beeinflusst. Diese Schule legt Wert auf analoges Denken anhand bekannter Beispiele, um neues Wissen zu entdecken und Probleme zu lösen.

• Repräsentative Figur

Vladimir Vapnik

Vladimir Vapnik ist einer der wichtigen Vertreter der Analogieschule. Er und Ali Alexey Chervonenkis haben gemeinsam die Support Vector Machine (SVM) vorgeschlagen. Support Vector Machine ist eine überwachte Lernmethode, die auf der statistischen Lerntheorie basiert und häufig bei Klassifizierungs- und Regressionsproblemen eingesetzt wird.

Tom Michael Mitchell

Tom Michael Mitchell hat umfangreiche Beiträge auf dem Gebiet des maschinellen Lernens geleistet und sein Buch „Machine Learning“ ist ein wichtiges Lehrbuch auf diesem Gebiet. Kowalskis Forschungen zum Analogielernen und zur induktiven Logikprogrammierung lieferten wichtige theoretische Unterstützung für die Entwicklung der Analogieschule.

• Hauptalgorithmus

Der Hauptalgorithmus der Analogieschule ist Support Vector Machine (SVM). Support-Vektor-Maschinen implementieren Klassifizierungsaufgaben, indem sie eine Hyperebene konstruieren, um die Trennung zwischen verschiedenen Kategorien zu maximieren. In hochdimensionalen Datenräumen schneidet SVM gut ab und eignet sich besonders für komplexe Mustererkennungsprobleme. 6. Vergleich der fünf großen Schulen des maschinellen Lernens

Vertreter

HauptideeHerbert Simon, Alan Newell Er, John McCarthy, Marvin Lee MinskyConnectionist School „Bayesianische Schule“

Hauptalgorithmus	Anwendungsfelder	Symbolik	Lernen ist ein Prozess symbolischer Manipulation	Jan LeCun, Jeffrey Hinton, Joshua Bengio, David Rummelhart, Frank Rosenblatt	Lernen ist ein Prozess, der das neuronale Netzwerk des Gehirns simuliert.	Backpropagation. Bilderkennung, Spracherkennung, natürliche Sprache. Verarbeitung Evolutionäre Schule	John Holland, David Goldberg
Lernen ist ein Prozess, der die biologische Evolution simuliert.	Genetischer Algorithmus, evolutionäre Strategie. Robotersteuerung und Optimierung von Problemlösungen	Spam-Filterung, medizinische Diagnose, Informationsabruf		Schule der Analogie	Vladimir Vapnik, Tom Michael Mitchell	Lernen ist ein Prozess durch Extrapolation von Ähnlichkeitsurteilen Datierungssysteme, Fallbegründung, maschinelle Übersetzung	7. Zusammenfassung	Die fünf Schulen des maschinellen Lernens haben ihre eigenen Merkmale, aus unterschiedlichen Perspektiven und theoretischen Grundlagen. Beginnen Sie und lösen Sie eine Vielzahl komplexer Lernprobleme. Die semiotische Schule legt Wert auf logisches Denken und Wissensrepräsentation, die konnektionistische Schule simuliert die Struktur und Funktion neuronaler Netze, die evolutionäre Schule nutzt den biologischen Evolutionsprozess zur Optimierung, die Bayesianische Schule geht mit Unsicherheiten durch probabilistisches Denken um und die analoge Schule führt analoges Denken durch Ähnlichkeitsurteile. Jede Schule hat ihre Vertreter und Hauptalgorithmen, und ihre Beiträge fördern gemeinsam die Entwicklung und den Fortschritt im Bereich des maschinellen Lernens.

Obwohl diese fünf Schulen Unterschiede in Theorien und Methoden aufweisen, schließen sie sich nicht gegenseitig aus, sondern können sich ergänzen und integrieren. In praktischen Anwendungen kombinieren Forscher häufig mehrere Methoden, um komplexe und veränderliche Probleme zu bearbeiten. Mit der Entwicklung der Technologie und der Vertiefung der interdisziplinären Forschung wird maschinelles Lernen weiterhin eine wichtige Rolle in allen Aspekten der künstlichen Intelligenz spielen und weitere Innovationen und Durchbrüche bringen.