Es gibt keine Daten-generierende Verteilung

In der Welt des maschinellen Lernens ist das Konzept der “data-generating distribution” weit verbreitet und wird oft als Grundlage für viele Modelle und Theorien verwendet. Doch was passiert, wenn wir dieses Konzept hinterfragen? In diesem Artikel werden wir die Problematik der “data-generating distribution” beleuchten und Alternativen sowie verschiedene Lernmodelle im maschinellen Lernen diskutieren.

Was ist die “data-generating distribution”?

Die “data-generating distribution” beschreibt die theoretische Verteilung, aus der unsere Daten stammen. Sie wird oft als eine Art Gedächtnisstütze für Maschinenbauingenieure verwendet, um zu verstehen, wie Daten generiert werden. In der Praxis wird jedoch häufig festgestellt, dass diese Annahme nicht immer zutrifft. Die Realität ist oft komplexer und lässt sich nicht immer in ein einfaches Verteilungsmodell zwängen.

Warum ist das Konzept problematisch?

Das Problem mit der “data-generating distribution” liegt in der Annahme, dass es eine feste, unveränderliche Verteilung gibt, die unsere Daten generiert. In der Realität sind die Prozesse, die zu den Daten führen, oft stochastisch und variabel. Zum Beispiel, was ist der stochastische Prozess, der die Radiologiebilder in einem Datensatz zur Krebsdiagnose erzeugt? Diese Fragen zeigen, dass die Annahme einer festen Verteilung oft nicht haltbar ist.

Alternativen zur “data-generating distribution”

Statt sich auf die “data-generating distribution” zu verlassen, sollten wir uns auf die tatsächlichen Daten und deren Muster konzentrieren. Viele Forscher argumentieren, dass es wichtiger ist, die Population zu betrachten, die wir vorhersagen oder auf die wir reagieren möchten. Entscheidungen sollten auf der Grundlage von Stichprobendaten getroffen werden, wobei die Modelle direkt auf den beobachteten Daten basieren.

Verschiedene Lernmodelle im maschinellen Lernen

Im maschinellen Lernen gibt es verschiedene Modelle, die ohne die Annahme einer “data-generating distribution” auskommen. Dazu gehören:

• Batch Learning: Hierbei wird ein Datensatz gesammelt, und das Modell wird auf diesem Datensatz trainiert. Die Leistung wird dann an der restlichen Population gemessen.
• Online Learning: Bei diesem Ansatz werden die Daten sequenziell verarbeitet, und das Modell wird kontinuierlich aktualisiert. Dies ermöglicht eine Anpassung an neue Daten ohne die Notwendigkeit einer festen Verteilung.
• Empiricist Learning: Dieses Modell betrachtet die Population und ermöglicht es, Entscheidungen auf der Grundlage von Stichprobendaten zu treffen. Es verbindet empirische Risikominderung mit Entscheidungstheorie.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Konzept der “data-generating distribution” zwar eine nützliche Gedächtnisstütze sein kann, jedoch nicht notwendig ist, um maschinelles Lernen zu verstehen. Indem wir uns auf die tatsächlichen Daten und deren Muster konzentrieren, können wir genauere Modelle entwickeln und bessere Vorhersagen treffen. Die Zukunft des maschinellen Lernens könnte darin bestehen, die Abhängigkeit von theoretischen Verteilungen zu verringern und stattdessen einen pragmatischeren Ansatz zu verfolgen.

Quellenliste:

• Quelle: There is No Data-Generating Distribution
• Patterns, Predictions, and Actions
• How to Pick a Sample Size