Weg mit der Überwachung

Entscheidungsbäume und Supportvektor-Maschinen gehören zu den überwachten Lernmethoden. Manchmal weiß man aber nicht, wie viele Klassen es eigentlich gibt, in die wir unsere Objekte einteilen wollen. Wir wollen einfach ähnliche Objekte zusammen sortieren und damit neue Gruppen finden. Es gibt zahlreiche Ansätze und Algorithmen, die sich mit dieser Aufgabe befassen. Generell spricht man von “Clustering”, wobei ein Cluster eine Art “Haufen” oder “Bündel” ist.

Machine Learning in der Biologie

Es gibt noch viele weitere Machine Learning Methoden, zum Beispiel künstliche neuronale Netze oder Probabilistische Graphische Modelle. Machine Learning ist cool. Machine Learning ist überall. Und Machine Learning ist natürlich auch Teil der Bioinformatik. Die Masse an biologischen Daten wächst und wächst. Nützliche Information aus dieser riesigen Menge an Daten zu filtern, fällt uns Menschen schwer, den Maschinen einfacher. Das liegt vor allem daran, dass Computer keine Regeln formulieren müssen, nach denen sie sortieren. Maschinelles Lernen wird mittlerweile in allen biologischen Bereichen angewendet: Genomik, Proteomik, Transkriptomik, Stammbaumforschung, … Von der ein oder anderen Anwendung habe ich euch schon berichtet und es folgen sicher noch weitere.

PS: So aus persönlichem Interesse: Welcher Typ Mountainbiker seid ihr?


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Kommentare (9)

  1. #1 rolak
    30. Juni 2016

    Welcher Typ?

    Eindeutig der NichtMountainBiker – professionell fitgemachtes Gebrauchtrad, Trapezrahmen, 28″, 7Gänge, mit Lackresten psychedelisch bunt und recht klau-sicher gestaltet. Ein gutes Stadtrad halt…

  2. […] Besitzer steckt womöglich in einem Muster irgendwelcher Verbindungen eines neuronalen Netzes. (Im Blog „Bioinfowelten“ gibt es mehr zum Thema Machine […]

  3. #3 user unknown
    https://demystifikation.wordpress.com/2016/06/23/critical-mass-berlin/
    1. Juli 2016

    Rennrad, klassisch.

  4. #4 schlappohr
    1. Juli 2016

    Auch kein Mountainbiker. Ich fahre stundenlang auf meinem Treckingrad mit konstanter Geschwindingkeit am Flussufer entlang und lasse die Landschaft vorüber ziehen, so als säße ich auf einem Schiff. Das ist so ziemlich das genaue Gegenteil vom Mountainbiking.

    Im Moment ist deep learning ziemlich angesagt. Was genau ist das eigentlich? Ich weiß nur, dass es auch auf neuronalen Netzen basiert, aber wohl deutlich besser funktioniert als die klassischen Netze.

    • #5 Franziska Hufsky
      1. Juli 2016

      Soweit ich weiß, ist die Besonderheit an Deep Learning vor allem, dass man die Eigenschaften der Objekte, die man zum Lernen benutzt nicht mehr per Hand auswählt, sondern auch die “gelernt”, also vom Computer ausgesucht, werden.

  5. #6 Kai
    1. Juli 2016

    Wo neuronale Netze aufhören und Deep Learning anfängt ist mir auch nicht so ganz klar. Aber prinzipiell geht es schon darum, besonders tiefe Netze zu lernen. Man kann sich das schön bei Bildern vorstellen: Statt aus einem Bild (= einer Menge von Pixeln) zu lernen, ob darauf ein Mountainbiker abgebildet ist, lernt man schrittweise Abstraktionen aus dem Bild. Ist auf einem Abschnitt des Bildes etwas kreisförmiges abgebildet? Ist auf einem Abschnitt des Bildes eine Straße abgebildet? Aus diesen Abstraktionen lernt man dann die eigentliche Fragestellung. Diese Abstraktionen selbst werden idealerweise auch nicht vorher festgelegt, sondern (wie Franziska sagte) vom Computer selbst mitgelernt.

  6. #7 Ernst der Lage
    1. Juli 2016

    Ich finde das Thema Bioinformatik wirklich spannend und habe doch so wenig Ahnung davon. Tolle Übersichtsartikel hier, die mir helfen, eine Vorstellung von der ganzen Sache zu kriegen. Mehr! :o)

    Ich geh übrigens lieber zu Fuß… Meine Füße sind meine Freunde, mein Gesäß nicht, wenn es sich zu lange auf einem Fahrradsattel befand… Autschie.

  7. #8 Laie
    2. Juli 2016

    Könnten wir (eines Tages) ein neuronales Netz mit all den Sensor-Input-Daten eines Menschen während seines Lebens füttern, so könnten wir es glauben machen, es wäre ein echter Mensch und lebe in einer Wirklichkeit. Wäre das nicht irgendwie unfair?

    In der Realität bin ich ein Mountainbiker, der sein Bike immer selbst herrichtet, das kann man nicht simulieren! 🙂

  8. […] Beitrag auf ScienceBlogs lesen. […]