Unüberwachtes Lernen
Ein maschineller Lernansatz, bei dem Modelle Muster oder Gruppierungen in nicht gekennzeichneten Daten erkennen, ohne explizite Ergebnisanweisungen.
Techniken (z. B. Clustering, Dimensionsreduktion, Anomalieerkennung), die durch Optimierung von Zielen wie Clusterkohäsion oder Rekonstruktionsfehler eine intrinsische Struktur in Daten entdecken. Governance-Überlegungen beinhalten die Validierung der entdeckten Muster anhand von Domänenwissen, das Überwachen auf falsche oder voreingenommene Gruppierungen und die Sicherstellung der Datenqualität, da keine Labels existieren, um Fehler automatisch zu erkennen. Sie müssen die Wahl des Algorithmus, die Parameter-Einstellungen und die verwendeten Interpretierbarkeitstools zur Überprüfung der Ergebnisse dokumentieren.
Eine Einzelhandelskette verwendet k-Means-Clustering auf den Kaufhistorien der Kunden, um Käufer in verhaltensbasierte Gruppen zu segmentieren. Analysten validieren die Segmente anhand von demografischen Umfragen und passen die Anzahl der Cluster an, um sicherzustellen, dass sinnvolle Marketing-Personas entstehen. Dadurch werden irreführende Gruppierungen vermieden, die durch Datenartefakte entstehen könnten.
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Verlangsamt die KI-Governance die Innovation?
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