{"id":69965,"date":"2023-10-20T06:48:22","date_gmt":"2023-10-20T06:48:22","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.eastgate-software.com\/?p=69965"},"modified":"2026-04-02T14:07:38","modified_gmt":"2026-04-02T07:07:38","slug":"what-is-unsupervised-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.eastgate-software.com\/de\/what-is-unsupervised-learning\/","title":{"rendered":"Was ist un\u00fcberwachtes Lernen?"},"content":{"rendered":"

In der Welt von k\u00fcnstliche Intelligenz<\/span><\/strong> In der Datenwissenschaft kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, um vielf\u00e4ltige Aufgaben zu erf\u00fcllen. Diese Methoden, die darauf ausgelegt sind, Daten zu verarbeiten, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, stellen einige der wichtigsten Grundlagen der Datenwissenschaft dar. KI und maschinelles Lernen<\/a><\/span><\/strong> Revolution. In diesem Blogbeitrag werden wir ein solches Paradigma genauer betrachten. un\u00fcberwachtes Lernen<\/strong>, und vermittelt ein umfassendes Verst\u00e4ndnis der wichtigsten Konzepte, Techniken und Anwendungen.<\/span><\/p>\n

Was ist un\u00fcberwachtes Lernen?<\/strong><\/span><\/h2>\n

Un\u00fcberwachtes Lernen<\/strong> ist eine Art von Algorithmus des maschinellen Lernens, der Muster in Datens\u00e4tzen ohne festgelegtes Zielergebnis untersucht. Im Wesentlichen besteht die Aufgabe dieser Algorithmen darin, \u2018verborgene Strukturen\u2019 in unbeschrifteten Daten zu finden. Im Gegensatz zu \u00fcberwachtes Lernen<\/a><\/span><\/strong>, Beim un\u00fcberwachten Lernen, bei dem das Modell anhand einer vordefinierten Datenpunktkennzeichnung trainiert wird, kann das Modell die zugrundeliegende Datenstruktur selbstst\u00e4ndig interpretieren. Diese Methode ist besonders n\u00fctzlich, wenn die f\u00fcr die Datenkennzeichnung notwendige Expertise fehlt oder die Datenmenge so gro\u00df ist, dass eine manuelle Kennzeichnung unpraktisch ist.<\/span><\/p>\n

Wie wird un\u00fcberwachtes Lernen eingesetzt?<\/span><\/strong><\/h2>\n

Un\u00fcberwachte Lernmodelle erf\u00fcllen drei Hauptaufgaben: Clustering<\/b>, Verein<\/b>, Und Dimensionsreduktion<\/b>. In den folgenden Abschnitten werden wir die einzelnen Lernmethoden erl\u00e4utern und die g\u00e4ngigen Algorithmen und Ans\u00e4tze f\u00fcr deren effektive Implementierung untersuchen.<\/span><\/p>\n

Clustering<\/span><\/span><\/h3>\n

\"Unsupervised<\/p>\n

Clustering ist eine Methode des un\u00fcberwachten Lernens, die Datenpunkte mit \u00e4hnlichen Merkmalen gruppiert. Ziel ist es, einen Datensatz so in Cluster zu unterteilen, dass die Datenpunkte innerhalb desselben Clusters einander \u00e4hnlicher sind als denen in anderen Clustern. Clustering-Algorithmen finden nat\u00fcrliche Gruppierungen in Daten, selbst wenn der Analyst nicht explizit danach sucht.<\/span><\/p>\n

Es gibt verschiedene Arten von Clustering-Algorithmen, von denen jeder seinen eigenen Ansatz verfolgt.<\/span><\/p>\n

Exklusive Clusterbildung<\/i><\/span><\/strong><\/p>\n

Exklusives Clustering, auch Partitionierung genannt, ist ein Verfahren, bei dem jeder Datenpunkt ausschlie\u00dflich einem Cluster zugeordnet wird. Das hei\u00dft, die Datenpunkte werden in sich nicht \u00fcberschneidende Cluster unterteilt, in denen sie innerhalb desselben Clusters eine hohe \u00c4hnlichkeit und mit Datenpunkten aus anderen Clustern eine hohe Un\u00e4hnlichkeit aufweisen.<\/span><\/p>\n

K-Means-Clustering ist ein weit verbreitetes, exklusives Clustering-Verfahren. Zun\u00e4chst wird jeder Datenpunkt zuf\u00e4llig einem Cluster zugeordnet. Anschlie\u00dfend werden die Datenpunkte iterativ neu zugeordnet, um die Gesamtvarianz innerhalb der Cluster zu minimieren. Der Algorithmus setzt die Neuzuordnung fort, bis keine weiteren Verbesserungen mehr m\u00f6glich sind \u2013 das hei\u00dft, bis die Varianz innerhalb der Cluster ein lokales Minimum erreicht. Stellen Sie sich beispielsweise einen Datensatz von Kunden mit Informationen wie Alter, Einkommen und Konsumverhalten vor. Mithilfe von K-Means-Clustering k\u00f6nnten wir diese Kunden in verschiedene Gruppen einteilen, etwa \u201cjunge, ausgabefreudige Kunden\u201d oder \u201cRentner mit geringem Konsum\u201d, woraus sich gezielte Marketingstrategien entwickeln lie\u00dfen.<\/span><\/p>\n

\u00dcberlappende Clusterung<\/i><\/span><\/strong><\/p>\n

\u00dcberlappendes Clustering, auch Soft-Clustering genannt, ist eine Form des un\u00fcberwachten Lernens, bei der Datenpunkte mehreren Clustern angeh\u00f6ren k\u00f6nnen. Dieser Ansatz ber\u00fccksichtigt die M\u00f6glichkeit, dass ein Datenpunkt nicht ausschlie\u00dflich einem Cluster oder einer Kategorie zugeordnet werden muss. Beispielsweise k\u00f6nnte in einem Datensatz von Filmen ein einzelner Film sowohl als \u201cKom\u00f6die\u201d als auch als \u201cRomanze\u201d kategorisiert werden. Eine g\u00e4ngige Methode f\u00fcr \u00fcberlappendes Clustering ist der Fuzzy-C-Means-Algorithmus. Dieser Algorithmus weist jedem Datenpunkt f\u00fcr jeden Cluster einen Zugeh\u00f6rigkeitsgrad zu, anstatt wie bei K-Means eine absolute Zugeh\u00f6rigkeit zu einem Cluster zu erzwingen. Die Zugeh\u00f6rigkeitsgrade geben an, in welchem Ma\u00dfe ein Datenpunkt zu jedem Cluster geh\u00f6rt, und erm\u00f6glichen so ein differenzierteres Verst\u00e4ndnis und eine bessere Interpretation komplexer Datens\u00e4tze.<\/span><\/p>\n

Hierarchisches Clustering<\/i><\/span><\/strong><\/p>\n

Hierarchisches Clustering ist eine weitere Methode des un\u00fcberwachten Lernens, die Daten in einer hierarchischen oder baumartigen Struktur organisiert. Diese Methodik eignet sich besonders gut, um Beziehungen und gemeinsame Merkmale in einem Datensatz zu erkennen. Es gibt zwei Haupttypen des hierarchischen Clusterings: agglomeratives und divisives Clustering.<\/span><\/p>\n

Die agglomerative hierarchische Clusteranalyse, auch Bottom-up-Clusteranalyse genannt, beginnt damit, jeden Datenpunkt als eigenen Cluster zu behandeln. Anschlie\u00dfend werden die jeweils n\u00e4chstliegenden Clusterpaare zusammengefasst und dieser Vorgang wiederholt, bis nur noch ein Cluster \u00fcbrig bleibt. Das Ergebnis ist ein Dendrogramm, ein baumartiges Diagramm, das die Abfolge der Zusammenf\u00fchrungen und die hierarchischen Beziehungen zwischen den Datenpunkten darstellt.<\/span><\/p>\n

Divisive hierarchische Clusteranalyse, auch Top-Down-Clustering genannt, verfolgt den umgekehrten Ansatz. Sie beginnt damit, dass alle Datenpunkte zu einem gro\u00dfen Cluster geh\u00f6ren und teilt diesen Cluster schrittweise auf, bis jeder Datenpunkt einen eigenen Cluster bildet. Diese Methode ist in der Regel rechenintensiver als agglomerative Clusteranalyse, kann aber je nach den Eigenschaften des Datensatzes mitunter genauere Ergebnisse liefern.<\/span><\/p>\n

Beide Arten des hierarchischen Clusterings erm\u00f6glichen eine eingehende Untersuchung der Datenstruktur und bieten wertvolle Einblicke in die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten.<\/span><\/p>\n

Probabilistisches Clustering<\/i><\/span><\/strong><\/p>\n

Probabilistisches Clustering ist eine Form des un\u00fcberwachten Lernens, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen nutzt, um die Zugeh\u00f6rigkeit von Datenpunkten zu verschiedenen Clustern zu bestimmen. Anstatt sich ausschlie\u00dflich auf den Abstand zwischen den Datenpunkten zu st\u00fctzen, sch\u00e4tzt dieser Ansatz die Wahrscheinlichkeit, mit der jeder Datenpunkt zu einem bestimmten Cluster geh\u00f6rt, anhand bestimmter statistischer Parameter.<\/span><\/p>\n

Ein bekanntes Beispiel f\u00fcr einen probabilistischen Clustering-Algorithmus sind die Gau\u00dfschen Mischungsmodelle (GMM). Bei GMM wird jedes Cluster als Gau\u00dfverteilung modelliert, und der Expectation-Maximization-Algorithmus dient zur Sch\u00e4tzung der Parameter dieser Verteilungen. Dieser probabilistische Ansatz erm\u00f6glicht eine flexiblere Clusterzuordnung, bei der ein Datenpunkt mit unterschiedlichen Zugeh\u00f6rigkeitswahrscheinlichkeiten mehreren Clustern angeh\u00f6ren kann. Diese Flexibilit\u00e4t ist besonders n\u00fctzlich bei komplexen Datens\u00e4tzen, deren Clustergrenzen nicht klar definiert sind.<\/span><\/p>\n

Verein<\/span><\/span><\/h3>\n

\"Unsupervised<\/p>\n

Assoziationslernen ist eine weitere wichtige Aufgabe un\u00fcberwachter Lernmodelle. Vereinfacht ausgedr\u00fcckt ist das Lernen von Assoziationsregeln eine Methode des maschinellen Lernens, die Beziehungen oder \u2018Assoziationen\u2019 zwischen Elementen in gro\u00dfen Datens\u00e4tzen identifiziert und nutzt. Ziel ist es, jene Elementkombinationen zu finden, die h\u00e4ufiger gemeinsam auftreten, als zuf\u00e4llig zu erwarten w\u00e4re.<\/span><\/p>\n

Das klassische Beispiel f\u00fcr das Lernen von Assoziationsregeln ist die Warenkorbanalyse. Dabei werden Produktkombinationen untersucht, die h\u00e4ufig gemeinsam in Transaktionen vorkommen. Kauft ein Kunde beispielsweise Brot, kauft er m\u00f6glicherweise auch Butter, woraus sich die Assoziationsregel \u2018Brot => Butter\u2019 ergibt. Einzelh\u00e4ndler und E-Commerce-Plattformen nutzen diese Methode h\u00e4ufig, um ihren Kunden Produkte zu empfehlen und so das Einkaufserlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern.<\/span><\/p>\n

Der am weitesten verbreitete Algorithmus zur Generierung von Assoziationsregeln ist der Apriori-Algorithmus. Er identifiziert iterativ Mengen von Artikeln, sogenannte Itemsets, die in einer ausreichenden Anzahl von Transaktionen vorkommen (Support). Anschlie\u00dfend generiert er aus diesen Itemsets Assoziationsregeln und beh\u00e4lt diejenigen mit ausreichender Vorhersagekraft (Konfidenz) bei. Durch die Identifizierung dieser Beziehungen zwischen Artikeln k\u00f6nnen Unternehmen fundiertere Entscheidungen hinsichtlich Produktplatzierung, Marketing und Bestandsmanagement treffen.<\/span><\/p>\n

Dimensionsreduktion<\/span><\/h3>\n

Dimensionsreduktion bezeichnet den Prozess der Verringerung der Anzahl der betrachteten Zufallsvariablen durch die Ermittlung einer Menge von Hauptvariablen. Sie ist ein entscheidender Aspekt des un\u00fcberwachten Lernens und besonders n\u00fctzlich bei Datens\u00e4tzen mit einer gro\u00dfen Anzahl von Dimensionen oder Merkmalen. Das Hauptziel der Dimensionsreduktion besteht darin, den Datensatz zu vereinfachen, ohne dabei wesentliche Informationen zu verlieren, wodurch die Visualisierung, Analyse und Interpretation erleichtert wird.<\/span><\/p>\n

Eine der g\u00e4ngigsten Techniken zur Dimensionsreduktion ist die Hauptkomponentenanalyse (PCA). Die PCA transformiert die urspr\u00fcnglichen Variablen in einen neuen Satz von Variablen, die sogenannten Hauptkomponenten. Diese neuen Komponenten sind Linearkombinationen der urspr\u00fcnglichen Variablen und werden so geordnet, dass die erste Hauptkomponente die gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Varianz der Daten erkl\u00e4rt. Die zweite Hauptkomponente erkl\u00e4rt die maximal m\u00f6gliche Varianz der verbleibenden Varianz usw. Dadurch erm\u00f6glicht die PCA, sich auf wenige wichtige Merkmale zu konzentrieren und die Komplexit\u00e4t des Datensatzes zu reduzieren.<\/span><\/p>\n

Eine weitere g\u00e4ngige Methode zur Dimensionsreduktion ist t-verteiltes stochastisches Nachbareinbetten (t-SNE). Im Gegensatz zur Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist t-SNE ein nichtlineares Verfahren, das die lokale Struktur der Daten erh\u00e4lt. Es eignet sich besonders zur Visualisierung hochdimensionaler Datens\u00e4tze.<\/span><\/p>\n

Durch die Reduzierung der Dimensionalit\u00e4t der Daten tragen diese Techniken dazu bei, den Fluch der Dimensionalit\u00e4t abzumildern, die Recheneffizienz von Algorithmen des maschinellen Lernens zu verbessern und bessere Einblicke in die Daten zu erm\u00f6glichen.<\/span><\/p>\n

Vorteile und Nachteile des un\u00fcberwachten Lernens<\/span><\/strong><\/h2>\n

Vorteile des un\u00fcberwachten Lernens<\/span><\/h3>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Datenexploration<\/span><\/strong><\/td>\nUn\u00fcberwachtes Lernen eignet sich hervorragend zur Analyse von Rohdaten und ungelabelten Daten. Es kann verborgene Muster und Strukturen aufdecken, die sonst m\u00f6glicherweise nicht erkennbar w\u00e4ren. <\/span>sofort<\/span> ersichtlich<\/span>, <\/span>Bereitstellung<\/span> wertvolle Erkenntnisse, die als Grundlage f\u00fcr weitere Datenanalysen dienen k\u00f6nnen.<\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Skalierbarkeit<\/span><\/strong><\/td>\nDa un\u00fcberwachtes Lernen <\/span>tut es nicht<\/span> Da es gelabelte Daten ben\u00f6tigt, ist es oft skalierbarer als \u00fcberwachtes Lernen. Es kann gro\u00dfe Datenmengen verarbeiten und diese automatisch anhand ihrer inh\u00e4renten Muster kategorisieren oder gruppieren.<\/span><\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Weniger Vorbereitung erforderlich<\/span><\/span><\/strong><\/td>\nUn\u00fcberwachtes Lernen reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand erheblich. <\/span>erforderlich<\/span> f\u00fcr die Datenkennzeichnung, ein Prozess, der ressourcenintensiv und manchmal unpraktisch sein kann, insbesondere bei gro\u00dfen Datens\u00e4tzen.<\/span><\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Echtzeitanalyse<\/span><\/strong><\/td>\nUn\u00fcberwachte Lernmodelle eignen sich f\u00fcr Echtzeitanalysen, da sie neue Daten schnell verarbeiten und sich dynamisch an Ver\u00e4nderungen anpassen k\u00f6nnen.<\/span><\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Anomalieerkennung<\/span><\/strong><\/td>\nDiese Modelle k\u00f6nnen effektiv <\/span>identifizieren<\/span> Anomalien oder Ausrei\u00dfer in den Daten, die auf Fehler, Betrug oder seltene Ereignisse hinweisen k\u00f6nnen.<\/span><\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Merkmalsextraktion<\/span><\/strong><\/td>\nUn\u00fcberwachtes Lernen unterst\u00fctzt die Merkmalsextraktion, die f\u00fcr die Reduzierung der Datendimensionalit\u00e4t unerl\u00e4sslich ist. Es kann <\/span>identifizieren<\/span> Schl\u00fcsselfunktionen, die f\u00fcr die Probleml\u00f6sung von Bedeutung sind und den Datenanalyseprozess vereinfachen sowie die Leistungsf\u00e4higkeit von Modellen des maschinellen Lernens verbessern.<\/span><\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

<\/h3>\n

Grenzen des un\u00fcberwachten Lernens<\/span><\/h3>\n\n\n\n\n\n\n
Schwierigkeiten bei der Auswertung der Ergebnisse<\/span><\/span><\/strong><\/td>\nBeim un\u00fcberwachten Lernen erschwert das Fehlen einer Referenzl\u00f6sung zum Vergleich der Ergebnisse die Bewertung der Modellleistung. Da es keine korrekten Antworten zum Vergleich gibt, <\/span>es ist<\/span> Es ist schwierig, die Genauigkeit des Modells und seiner Vorhersagen zu messen.<\/span><\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Abh\u00e4ngigkeit von der Datenqualit\u00e4t<\/span><\/span><\/strong><\/td>\nDa un\u00fcberwachte Lernmodelle Muster auf der Grundlage der inh\u00e4renten Struktur der Daten finden, ist die Qualit\u00e4t der Daten von gro\u00dfer Bedeutung. <\/span>Auswirkungen<\/span> die Ergebnisse. Sind die Daten verrauscht oder inkonsistent, kann das Modell irref\u00fchrende oder falsche Strukturen ableiten.<\/span><\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Komplexit\u00e4t und Rechenaufwand<\/span><\/span><\/strong><\/td>\nUn\u00fcberwachte Lernalgorithmen sind <\/span>im Allgemeinen mehr<\/span> Sie sind im Vergleich zu ihren \u00fcberwachten Pendants komplex und rechenintensiv. <\/span>erfordern<\/span> mehr Rechenressourcen und Zeit, insbesondere bei der Verarbeitung gro\u00dfer und hochdimensionaler Datens\u00e4tze.<\/span><\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Mangelnde Kontrolle<\/span><\/span><\/strong><\/td>\nUn\u00fcberwachte Lernmodelle haben tendenziell weniger Kontrolle \u00fcber den Lernprozess, da sie ohne jegliche Anleitung aus der Struktur der Daten lernen. Dies kann mitunter dazu f\u00fchren, dass das Modell Muster oder Cluster entdeckt, die f\u00fcr die jeweilige Aufgabe irrelevant oder unbrauchbar sind.<\/span><\/span><\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

<\/h2>\n

Anwendungen und Anwendungsf\u00e4lle des un\u00fcberwachten Lernens<\/strong><\/span><\/h2>\n

Un\u00fcberwachtes Lernen findet in verschiedensten Branchen vielf\u00e4ltige Anwendung. Nachfolgend einige bemerkenswerte Beispiele:<\/span><\/p>\n

Marktsegmentierung<\/b> Im Marketing k\u00f6nnen un\u00fcberwachte Lernalgorithmen wie Clustering eingesetzt werden, um Kunden anhand ihres Kaufverhaltens, ihrer demografischen Daten, ihrer Interessen und anderer Merkmale in verschiedene Gruppen zu segmentieren. Dies erm\u00f6glicht es Unternehmen, zielgerichtete Marketingstrategien und personalisierte Kundenerlebnisse f\u00fcr jede Gruppe zu entwickeln und so die Kundenbindung und -zufriedenheit zu steigern.<\/span><\/p>\n

Empfehlungssysteme<\/b> Un\u00fcberwachtes Lernen ist auch f\u00fcr die Funktionsweise von Empfehlungssystemen unerl\u00e4sslich, die Nutzern Produkte oder Dienstleistungen auf Basis ihres bisherigen Verhaltens vorschlagen. Beispielsweise nutzen E-Commerce-Plattformen und Streaming-Dienste artikelbasiertes kollaboratives Filtern (eine Form des Assoziationsregellernens), um Produkte oder Inhalte zu empfehlen, die einem Nutzer gefallen k\u00f6nnten, basierend auf seinen bisherigen Interaktionen und denen \u00e4hnlicher Nutzer.<\/span><\/p>\n

Betrugserkennung<\/b> Im Bank- und Finanzwesen kann un\u00fcberwachtes Lernen zur Erkennung betr\u00fcgerischer Transaktionen eingesetzt werden. Algorithmen zur Anomalieerkennung werden anhand normaler Transaktionen trainiert und k\u00f6nnen anschlie\u00dfend Transaktionen identifizieren, die deutlich von der Norm abweichen, und diese zur weiteren Untersuchung kennzeichnen.<\/span><\/p>\n

Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP)<\/b> Un\u00fcberwachtes Lernen spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Bereichen. NLP<\/a><\/span><\/strong> Aufgaben wie Topic Modeling und Sentimentanalyse. Algorithmen wie Latent Dirichlet Allocation (LDA) k\u00f6nnen die Hauptthemen in einer gro\u00dfen Dokumentensammlung identifizieren, w\u00e4hrend die Sentimentanalyse die in Textdaten ausgedr\u00fcckte Stimmung bestimmen kann, was f\u00fcr Social-Media-Monitoring und Markenmanagement n\u00fctzlich ist.<\/span><\/p>\n

Genomik<\/b> In der Genomik wird un\u00fcberwachtes Lernen eingesetzt, um Muster in genetischen Daten zu erkennen. Dies hilft Wissenschaftlern, die Struktur und Funktion von Genomen zu verstehen und neue biologische Erkenntnisse zu gewinnen. Clustering-Algorithmen k\u00f6nnen beispielsweise verwendet werden, um Gene mit \u00e4hnlichen Expressionsmustern zu gruppieren. Dies deutet darauf hin, dass sie gemeinsam reguliert werden oder an verwandten biologischen Prozessen beteiligt sind.<\/span><\/p>\n

Einpacken<\/span><\/strong><\/h2>\n

Un\u00fcberwachtes Lernen ist ein leistungsstarkes und vielseitiges Werkzeug im Bereich des maschinellen Lernens und bietet zahlreiche Vorteile f\u00fcr die Datenanalyse und Mustererkennung. Obwohl es seine Grenzen hat, sind seine Anwendungsm\u00f6glichkeiten vielf\u00e4ltig und machen es zu einer unverzichtbaren Kompetenz f\u00fcr jeden Data Scientist und Analysten. Dank der Weiterentwicklung von Techniken und Algorithmen ist in den kommenden Jahren mit einer breiteren Anwendung des un\u00fcberwachten Lernens in verschiedenen Branchen zu rechnen. Daher lohnt es sich, dieses faszinierende Gebiet des maschinellen Lernens zu erkunden und zu verstehen, um sein Potenzial zur L\u00f6sung komplexer Datenprobleme zu nutzen.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In der Welt der k\u00fcnstlichen Intelligenz und der Datenwissenschaft werden verschiedene Methoden f\u00fcr unterschiedliche Aufgaben eingesetzt. Diese Methoden, die Daten verarbeiten, analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen, geh\u00f6ren zu den wichtigsten Grundlagen der KI- und Machine-Learning-Revolution. In diesem Blogbeitrag werden wir uns mit einem solchen Paradigma befassen: dem un\u00fcberwachten Lernen. 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