Was ist Machine Learning?
Was ist Machine Learning?
Machine Learning ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Datenanalysen ohne explizite Anweisungen durchführt. Die Technologie des Machine Learning kann große Mengen historischer Daten verarbeiten, Muster erkennen und neue Beziehungen zwischen bisher unbekannten Daten vorhersagen. Sie können Klassifizierungs- und Vorhersageaufgaben für Dokumente, Bilder, Zahlen und andere Datentypen durchführen.
Zum Beispiel könnte eine Finanzorganisation ein System für Machine Learning trainieren, um betrügerische und echte Transaktionen zu klassifizieren. Das System identifiziert Muster in bekannten Daten, um genau zu erraten oder vorherzusagen, ob eine neue Transaktion echt ist.
Was ist maschinelles Lernen in einfachen Worten?
ML ist die Abkürzung für Machine Learning, einen Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, der Daten und Algorithmen nutzt, um KI-Systeme in die Lage zu versetzen, auf ähnliche Weise wie Menschen zu lernen und sich zu verbessern, wobei ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit schrittweise erhöht wird.
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und künstlicher Intelligenz?
Die Begriffe Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) werden zwar synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Machine Learning ist einer der vielen Bereiche der KI. Obwohl Machine Learning KI ist, können nicht alle KI-Aktivitäten als Machine Learning bezeichnet werden.
Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für verschiedene Strategien und Techniken, die dazu dienen, Maschinen menschenähnlicher zu machen. KI umfasst alles von intelligenten Assistenten wie Alexa, Chatbots und Bildgeneratoren bis hin zu Roboterstaubsaugern und selbstfahrenden Autos.
Im Gegensatz dazu führen Machine-Learning-Modelle spezifischere Aufgaben der Datenanalyse durch, etwa die Klassifizierung von Dokumenten, die Kennzeichnung von Images oder die Vorhersage von Wartungsplänen für Fabrikanlagen. Die Technologie des Machine Learning basiert hauptsächlich auf Mathematik und Statistik, während andere Arten von KI komplexer sind.
Weitere Informationen zu Machine Learning im Vergleich zu künstlicher Intelligenz
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Form des Machine Learning, bei der künstliche neuronale Netzwerke eingesetzt werden, um das menschliche Gehirn nachzuahmen. Es handelt sich um eine fortgeschrittene Technik zur Bewältigung komplexer Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung. Deep Learning legte den Grundstein für Fortschritte in der generativen künstlichen Intelligenz.
Wie funktioniert Machine Learning?
Die Kernidee hinter Machine Learning ist eine bestehende mathematische Beziehung zwischen einer beliebigen Kombination von Eingabe- und Ausgabedaten. Das Machine Learning-Modell kennt diese Beziehung nicht im Voraus, kann sie aber erraten, wenn genügend Beispiele von Eingabe-Ausgabe-Datensätzen vorhanden sind. Das bedeutet, dass jeder Machine-Learning-Algorithmus auf einer modifizierbaren mathematischen Funktion basiert. Das zugrundeliegende Prinzip kann wie folgt verstanden werden:
- Wir "trainieren" den Algorithmus, indem wir ihm die folgenden Eingabe/Ausgabe-Kombinationen (i,o) geben – (2,10), (5,19) und (9,31)
- Der Algorithmus berechnet das Verhältnis zwischen Eingabe und Ausgabe wie folgt: o=3*i+4
- Dann geben wir ihm die Eingabe 7 und bitten ihn, die Ausgabe vorherzusagen. Es kann automatisch die Ausgabe als 25 ermitteln.
Während es sich hierbei um ein grundlegendes Verständnis handelt, konzentriert sich Machine Learning auf das Prinzip, dass Computersysteme alle komplexen Datenpunkte mathematisch verknüpfen können, solange sie über genügend Daten und Rechenleistung zur Verarbeitung verfügen. Somit steht die Genauigkeit der Ausgabe in direktem Zusammenhang mit der Größe der Eingabe. Die Phasen des Machine Learning sind unten aufgeführt.
Daten-Vorverarbeitung
Rohdaten werden bereinigt und transformiert, um ein Machine-Learning-Modell zu trainieren. Dazu gehören Aufgaben wie der Umgang mit fehlenden Werten, die Normalisierung von Daten auf eine gemeinsame Skala oder die Codierung von Textdaten in numerische Formate. Daten können auch ergänzt oder manipuliert werden, um die Handhabung des Modells für den jeweiligen Anwendungsfall zu verbessern. Durch die Vorverarbeitung wird sichergestellt, dass die in das Modell eingespeisten Daten relevant und angemessen strukturiert sind.
Training des Modells
Die vorverarbeiteten Daten werden zum Trainieren des Machine-Learning-Algorithmus verwendet. Der Algorithmus versucht iterativ, die mathematische Korrelation zwischen der Eingabe und der erwarteten Ausgabe der Trainingsdaten zu ermitteln. Das Modell lernt Muster und Beziehungen innerhalb der Daten und speichert dieses Wissen in seinen Parametern. Es passt Parameter an, um die Differenz zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen, aus den Trainingsdaten bekannten Ergebnissen zu minimieren.
Evaluierung des Modells
Ziel ist es, sicherzustellen, dass das Modell über den Trainingsdatensatz hinaus verallgemeinert werden kann. Zu diesem Zweck wird ein separater Datensatz verwendet, der als Validierungssatz bezeichnet wird. Die Modellleistung wird anhand verschiedener Metriken und Benchmarks gemessen. Stellen Sie sich beispielsweise ein Modell vor, das darauf trainiert ist, Bilder von in Körben liegenden Früchten wie Äpfeln und Bananen zu erkennen. Bei der Auswertung wird überprüft, ob das System anhand von Bildern, die die Früchte auf einem Tisch oder in der Hand einer Person zeigen, dieselben Früchte korrekt identifizieren kann.
Optimierung
Bei der Optimierung wird das Modell verfeinert, um seine Leistung zu verbessern. Je nach Modell können Datenwissenschaftler die Lernprozesse neu konfigurieren oder Feature Engineering durchführen, wodurch aus vorhandenen Daten neue Input-Features erstellt werden. Das Ziel besteht darin, die Genauigkeit und Effizienz des Modells zu verbessern sowie seine Generalisierbarkeit auf neue Daten zu steigern.
Was sind die Vorteile des Machine Learning?
Daten sind die entscheidende treibende Kraft hinter Geschäftsentscheidungen. Moderne Unternehmen erzeugen Daten aus Tausenden von Quellen, darunter intelligente Sensoren, Kundenportale, soziale Medien und Anwendungsprotokolle. Machine Learning automatisiert und optimiert den Prozess der Datenerfassung, -klassifizierung und -analyse. Unternehmen können ihr Wachstum fördern, neue Einnahmequellen erschließen und schwierige Probleme schneller lösen.
Zu den Vorteilen von Machine Learning gehören:
Verbesserte Entscheidungsfindung
Machine-Learning-Systeme können riesige Datenmengen schnell und präzise verarbeiten und analysieren. Sie können unvorhergesehene Muster in dynamischen und komplexen Daten in Echtzeit erkennen. Unternehmen können während der Laufzeit datengesteuerte Entscheidungen treffen und effektiver auf veränderte Bedingungen reagieren. Sie können die Abläufe optimieren und Risiken zuverlässig minimieren.
Automatisierung von Routineaufgaben
Machine-Learning-Algorithmen können Daten ohne menschliches Eingreifen filtern, sortieren und klassifizieren. Sie können Berichte zusammenfassen, Dokumente scannen, Audiodateien transkribieren und Inhalte markieren – Aufgaben, die für Menschen mühsam und zeitaufwändig sind. Die Automatisierung von Routine- und sich wiederholenden Aufgaben führt zu erheblichen Produktivitätssteigerungen und Kostensenkungen. Sie erhalten auch mehr Genauigkeit und Effizienz.
Verbesserte Kundenerlebnisse
Machine Learning verändert das Kundenerlebnis durch Personalisierung. Zum Beispiel empfehlen Einzelhändler ihren Kunden Produkte auf der Grundlage früherer Einkäufe, des Browserverlaufs und des Suchverhaltens. Streaming-Dienste passen die Anzeigeempfehlungen in der Unterhaltungsbranche an. Der personalisierte Ansatz erhöht Kundenbindung und Markentreue.
Proaktive Ressourcenverwaltung
Unternehmen nutzen Machine Learning, um Trends und Verhaltensweisen mit hoher Präzision vorherzusagen. So kann die prädiktive Analytik beispielsweise den Bedarf an Lagerbeständen vorhersehen und die Lagerbestände optimieren, um Fixkosten zu senken. Prädiktive Erkenntnisse sind für die Planung und Ressourcenzuweisung von entscheidender Bedeutung und ermöglichen es Unternehmen, proaktiv statt reaktiv zu handeln.
Kontinuierliche Verbesserung
Ein entscheidender Vorteil von Machine Learning ist seine Fähigkeit, sich zu verbessern, je mehr Daten verarbeitet werden. Machine-Learning-Systeme passen sich an und lernen aus neuen Daten. Sie passen ihre Leistung an und verbessern sie, um im Laufe der Zeit praktisch und relevant zu bleiben.
Was sind Machine-Learning-Anwendungsfälle?
Werfen wir einen Blick auf die Anwendungen von Machine Learning in einigen wichtigen Branchen:
Fertigung
Machine Learning kann die prädiktive Wartung, die Qualitätskontrolle und innovative Forschung im Fertigungssektor unterstützen. Es hilft Unternehmen auch bei der Verbesserung von Logistiklösungen, einschließlich Anlagen-, Lieferketten- und Bestandsmanagement. Zum Beispiel nutzt der Fertigungsriese 3Mtitlehttps://aws.amazon.com/blogs/industries/in-the-news-with-machine-learning-manufacturing-giant-3m-innovates-products-old-and-new/title Machine Learning, um Schleifpapier zu verbessern. Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen können die Forscher von 3M analysieren, wie geringfügige Änderungen von Form, Größe und Ausrichtung die Abriebfestigkeit und Haltbarkeit verbessern. Diese Vorschläge fließen in den Herstellungsprozess ein.
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Durch die Verbreitung tragbarer Sensoren und Geräte werden wichtige Gesundheitsdaten generiert. Machine-Learning-Programme analysieren diese Informationen und unterstützen Ärzte bei der Diagnose und Behandlung in Echtzeit. Die Forscher im Bereich Machine Learning entwickeln Lösungen zur Erkennung von Krebstumoren und zur Diagnose von Augenkrankheiten, was sich erheblich auf die menschliche Gesundheit auswirkt. Zum Beispiel nutzt Cambia Health Solutions Machine Learning, um die Behandlung von Schwangeren zu automatisieren und anzupassen.
Finanzdienstleistungen
Machine-Learning-Projekte im Finanzbereich verbessern die Risikoanalytik und die Regulierung. Machine-Learning-Technologien ermöglichen es Investoren, durch die Analyse von Aktienmarktbewegungen, die Bewertung von Hedgefonds oder die Kalibrierung von Finanzportfolios neue Chancen zu erkennen. Darüber hinaus kann es helfen, risikoreiche Kreditkunden zu identifizieren und Anzeichen von Betrug zu verringern. Zum Beispiel nutzt NerdWallet, ein Unternehmen für persönliche Finanzen, Machine Learning, um Finanzprodukte wie Kreditkarten, Bankgeschäfte und Darlehen zu vergleichen.
Einzelhandel
Der Einzelhandel kann Machine Learning nutzen, um seinen Kundenservice, die Lagerverwaltung, das Upselling und das kanalübergreifende Marketing zu verbessern. Zum Beispiel konnte Amazon Fulfillment (AFT) die Infrastrukturkosten um 40 Prozent senken, indem mithilfe eines Machine-Learning-Modells falsch gelagerte Bestände identifiziert wurden. So kann das Unternehmen Amazons Versprechen einhalten, dass ein Artikel für die Kunden sofort verfügbar ist und pünktlich ankommt, obwohl sie jährlich Millionen von Sendungen weltweit bearbeiten.
Medien und Unterhaltung
Unterhaltungsunternehmen setzen auf Machine Learning, um ihre Zielgruppen besser zu verstehen und fesselnde und personalisierte Inhalte on demand bereitzustellen. Machine-Learning-Algorithmen werden eingesetzt, um die Gestaltung von Trailern und anderen Werbemitteln zu unterstützen, Verbrauchern personalisierte Inhaltsempfehlungen zu geben und auch die Produktion zu optimieren.
Zum Beispiel nutzt Disney Machine Learning, um seine Medienbibliothek zu archivieren. Machine-Learning-Tools kennzeichnen, beschreiben und sortieren Medieninhalte automatisch, sodass Autoren und Animatoren von Disney schnell nach Disney-Figuren suchen und sich mit ihnen vertraut machen können.
Computervision
Computervision ist eine Technologie, die Bilder automatisch genau und effizient erkennt und beschreibt. Heute können Computersysteme auf viele Bilder und Videos von Smartphones, Verkehrskameras, Sicherheitssystemen und anderen Geräten zugreifen. Computer-Vision-Anwendungen nutzen Machine Learning, um diese Daten für die Identifizierung von Objekten und die Gesichtserkennung sowie für die Klassifizierung, Empfehlung, Überwachung und Erkennung genau zu verarbeiten.
CampSite ist beispielsweise eine führende Softwareplattform für Sommercamps. Ihre Camps laden täglich Tausende von Bildern hoch, um Eltern die Camp-Erlebnisse ihrer Kinder näherzubringen. Die Suche nach Fotos von ihrem Kind wurde für die Eltern zu einer zeitraubenden und frustrierenden Aufgabe. CampSite nutzt Machine Learning, um Bilder automatisch zu identifizieren und Eltern zu benachrichtigen, wenn neue Fotos von ihrem Kind hochgeladen werden.
Welche Arten von Machine-Learning-Algorithmen gibt es?
Machine-Learning-Algorithmen können abhängig von der erwarteten Ausgabe und dem Eingabetyp in vier verschiedene Lernstile eingeteilt werden.
Supervised Machine Learning (überwachtes Machine Learning)
Datenwissenschaftler versorgen Algorithmen mit markierten und definierten Trainingsdaten, um sie auf Zusammenhänge zu prüfen. Die Beispieldaten spezifizieren sowohl die Eingabe als auch die Ausgabe des Algorithmus. Datenbeschriftung ist die Kategorisierung von Eingabedaten mit den entsprechenden definierten Ausgabewerten. Beispielsweise müssten Millionen Images von Äpfeln und Bananen mit den Wörtern „Apfel“ oder „Banane“ versehen werden. Anschließend könnten Machine-Learning-Anwendungen diese Trainingsdaten nutzen, um bei Vorlage eines Fruchtbildes den Namen der Frucht zu erraten.
Die Stärken des Supervised Learnings liegen in der Einfachheit und dem leichten Design. Er ist nützlich, wenn es darum geht, eine beschränkte Anzahl von möglichen Ergebnissen vorherzusagen, Daten in Kategorien einzuteilen oder Ergebnisse von zwei anderen Machine-Learning-Algorithmen zu kombinieren. Die Kennzeichnung von Millionen von nicht gekennzeichneten Datensätzen ist jedoch eine Herausforderung.
Unsupervised Machine Learning (unüberwachtes Machine Learning)
Algorithmen für Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) trainieren auf unmarkierten Daten. Sie durchsuchen neue Daten stellen sinnvolle Verbindungen zwischen den Eingaben und den vorgegebenen Ergebnissen her. Sie können Muster erkennen und Daten kategorisieren. Beispielsweise könnten unüberwachte Algorithmen Nachrichtenartikel von verschiedenen Nachrichtenseiten in gemeinsame Kategorien wie Sport, Verbrechen usw. einteilen. Sie können natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um die Bedeutung und die Emotionen des Artikels zu erfassen. Im Einzelhandel könnte unüberwachtes Lernen Muster bei den Einkäufen der Kunden erkennen und Ergebnisse der Datenanalyse liefern. Beispielsweise ist es am wahrscheinlichsten, dass ein Kunde Brot kauft, wenn er auch Butter kauft.
Unsupervised Learning ist nützlich für die Mustererkennung, die Erkennung von Anomalien und die automatische Gruppierung von Daten in Kategorien. Da die Trainingsdaten nicht gekennzeichnet werden müssen, ist die Einrichtung einfach. Diese Algorithmen können auch zum Bereinigen und Verarbeiten von Daten für die automatische Modellierung verwendet werden. Die Einschränkungen dieser Methode bestehen darin, dass sie keine präzisen Vorhersagen machen kann und nicht in der Lage ist, bestimmte Datenergebnisse unabhängig zu ermitteln.
Semi-Supervised Machine Learning
Wie der Name schon sagt, kombiniert diese Methode Supervised und Unsupervised Learning. Die Technik stützt sich auf die Verwendung einer kleinen Menge markierter Daten und einer großen Menge nicht markierter Daten zum Trainieren von Systemen. Zunächst werden die gekennzeichneten Daten verwendet, um den Machine-Learning-Algorithmus teilweise zu trainieren. Danach kennzeichnet der teilweise trainierte Algorithmus die ungekennzeichneten Daten. Dieser Vorgang wird als Pseudo-Markierung bezeichnet. Das Modell wird dann auf dem resultierenden Datenmix erneut trainiert, ohne explizit programmiert zu werden.
Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass keine großen Mengen gekennzeichneter Daten erforderlich sind. Dies ist praktisch, wenn Sie mit Daten wie langen Dokumenten arbeiten, deren Lesen und Beschriften für Menschen zu zeitaufwändig wäre.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning ist eine Methode, bei der den verschiedenen Schritten, die der Algorithmus durchlaufen muss, Belohnungswerte zugewiesen werden. Das Ziel des Modells ist es also, so viele Belohnungspunkte wie möglich zu sammeln und letztendlich ein Endziel zu erreichen. Die meisten praktischen Anwendungen des Reinforcement Learnings wurden in den letzten zehn Jahren in Videospielen durchgeführt. Modernste Algorithmen des Reinforcement Learnings haben bei klassischen und modernen Spielen beeindruckende Ergebnisse erzielt und ihre menschlichen Gegenspieler oftmals deutlich übertroffen.
Die Herausforderung beim Reinforcement Learning besteht darin, dass sich reale Umgebungen häufig, erheblich und mit geringer Vorwarnung ändern. Dies kann dazu führen, dass die Algorithmen in der Praxis weniger effektiv sind. Auch die Voreingenommenheit der Entwickler kann die Ergebnisse beeinflussen. Der Datenwissenschaftler gestaltet die Belohnungen und können so die Ergebnisse beeinflussen.
Deep Learning
Deep Learning ist eine Art des Machine Learning, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Deep-Learning-Algorithmen analysieren Daten mit einer ähnlichen logischen Struktur wie die von Menschen eingesetzte. Sie nutzen künstliche neuronale Netze, um Informationen schichtweise zu verarbeiten. Ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) besteht aus Software-Knoten, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden und gemeinsam Daten verarbeiten. Die Daten fließen von der Eingabeschicht aus Neuronen durch mehrere „tiefe“, versteckte neuronale Netzwerkschichten, bevor sie zur Ausgabeschicht gelangen. Die ergänzenden verborgenen Schichten unterstützen ein Lernen, das weit über die Fähigkeiten von Standardmodellen des Machine Learning hinausgeht.
Sind Machine-Learning-Modelle deterministisch?
Wenn das Ergebnis eines Systems vorhersehbar ist, dann wird es als deterministisch bezeichnet. Die meisten Softwareanwendungen reagieren vorhersehbar auf die Aktionen des Benutzers, so dass man sagen kann: „Wenn der Benutzer dies tut, bekommt er das.“ Machine-Learning-Algorithmen hingegen lernen durch Beobachtung und Erfahrung. Daher sind sie von Natur aus probabilistisch, d. h. wahrscheinlichkeitsbasiert. Die Aussage ändert sich nun in: „Wenn der Benutzer dies tut, besteht eine Wahrscheinlichkeit von X %, dass dies geschieht.“
Im Machine Learning ist der Determinismus eine Strategie, die bei der Anwendung der oben beschriebenen Lernmethoden eingesetzt wird. Jede der überwachten, unüberwachten und anderen Trainingsmethoden kann je nach den gewünschten Ergebnissen des Unternehmens deterministisch gestaltet werden. Die Fragestellung, der Datenabruf, die Struktur und die Speicherentscheidungen bestimmen, ob eine deterministische oder nicht-deterministische Strategie angewendet wird.
Deterministischer vs. probabilistischer Ansatz
Der deterministische Ansatz konzentriert sich auf Genauigkeit und Menge der gesammelten Daten, so dass der Effizienz Vorrang vor der Unsicherheit eingeräumt wird. Andererseits ist der nicht-deterministische (oder probabilistische) Prozess darauf ausgelegt, den Zufallsfaktor zu bewältigen. In Machine-Learning-Algorithmen sind Tools integriert, die dabei helfen, Unsicherheiten während des Lernens und der Beobachtung zu quantifizieren, zu identifizieren und zu messen.
Wie können Sie Machine Learning in Ihrem Unternehmen implementieren?
Der Einstieg in das Machine Learning erfordert die Implementierung des Lebenszyklus des Machine Learning. Er umfasst die folgenden Phasen.
Unternehmensziel
Ein Unternehmen, das Machine Learning in Betracht zieht, sollte zunächst die Probleme identifizieren, die es lösen möchte. Ermitteln Sie den geschäftlichen Nutzen, den Sie durch den Einsatz von Machine Learning bei der Problemlösung erzielen. Können Sie den Geschäftswert anhand spezifischer Erfolgskriterien für Geschäftsziele messen? Ein zielorientierter Ansatz hilft Ihnen, Ausgaben zu rechtfertigen und wichtige Interessengruppen zu überzeugen.
Problemformulierung
Als nächstes sollten Sie das Unternehmensproblem als Machine-Learning-Problem formulieren. Identifizieren Sie, was überwacht wird und was vorhergesagt werden sollte. Ein wichtiger Schritt in dieser Phase ist die Festlegung, was vorhergesagt werden soll und wie die damit verbundenen Leistungs- und Fehlermetriken optimiert werden können.
Datenverarbeitung
Bei der Datenverarbeitung werden Daten mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen in ein brauchbares Format umgewandelt. Dazu gehört das Identifizieren, Erfassen und Vorverarbeiten von Daten sowie das Feature Engineering. Sie erstellen, transformieren, extrahieren und wählen Variablen für Machine Learning aus Ihren Daten.
Entwicklung und Bereitstellung von Modellen
Dies ist der Kernprozess des Trainings, der Optimierung und der Bewertung Ihres Modells, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben. Dazu gehört die Einrichtung von MLOps. Machine Learning Operations (MLOps) sind eine Reihe von Praktiken, mit denen Workflows und Bereitstellungen für maschinelles Lernen (ML) automatisiert und vereinfacht werden. Sie vereinen die ML-Entwicklung mit der Bereitstellung und dem Betrieb. Sie erstellen beispielsweise eine CI/CD-Pipeline, die die Entwicklung, das Training und die Freigabe für Staging- und Produktionsumgebungen automatisiert.
Überwachung
Ein Modell-Überwachungssystem stellt durch frühzeitige Erkennung und Schadensbegrenzung sicher, dass Ihr Modell das gewünschte Leistungsniveau beibehält. Dazu gehört auch das Erfassen von Benutzer-Feedback, um das Modell zu warten und zu verbessern, damit es im Laufe der Zeit aktuell bleibt.
Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von Machine Learning?
Die Herausforderungen bei der Implementierung von Machine Learning sind im Folgenden aufgeführt.
Datenqualität
Die Leistung eines Machine-Learning-Modells hängt von der Qualität der für das Training verwendeten Daten ab. Probleme wie fehlende Werte, inkonsistente Dateneingaben und Rauschen können die Modellgenauigkeit erheblich beeinträchtigen. Außerdem kann das Fehlen eines ausreichend großen Datensatzes verhindern, dass das Modell effektiv lernt. Die Gewährleistung der Datenintegrität und die Ausweitung der Datenerfassung ohne Kompromisse bei der Qualität sind ständige Herausforderungen.
Über- und Unteranpassung
Eine Überanpassung liegt vor, wenn ein Machine-Learning-Modell die Details und das Rauschen in den Trainingsdaten in einem Maße erlernt, das sich negativ auf die Leistung des Modells bei neuen Daten auswirkt. Das Modell erfasst Muster, die sich nicht auf andere Datensätze verallgemeinern lassen. Andererseits liegt eine Unteranpassung vor, wenn ein Modell das zugrundeliegende Muster der Daten nicht erlernen kann, was zu einer schlechten Leistung sowohl bei den Trainings- als auch bei den Testdaten führt. Eine entscheidende Herausforderung besteht darin, die Komplexität des Modells und seine Fähigkeit zur Generalisierung in Einklang zu bringen.
Voreingenommenheit
In vielen realen Anwendungen können die Daten unausgewogen sein, was bedeutet, dass einige Klassen deutlich häufiger vorkommen als andere. Dieses Ungleichgewicht kann den Trainingsprozess verzerren und dazu führen, dass das Modell bei der Mehrheitsklasse gute Ergebnisse erzielt, die Minderheitsklasse jedoch nicht genau vorhersagt. Wenn beispielsweise in historischen Daten eine bestimmte demografische Gruppe bevorzugt wird, kann es sein, dass Machine Learning-Algorithmen, die in Anwendungen zur Personalverwaltung eingesetzt werden, diese Gruppe auch weiterhin priorisieren. Techniken wie die Wiederaufnahme von Daten, die Verwendung verschiedener Auswertungsmetriken oder die Anwendung von Algorithmen zur Erkennung von Anomalien mildern das Problem bis zu einem gewissen Grad ab.
Erklärbarkeit des Modells
Da Machine-Learning-Modelle, insbesondere Deep Learning-Modelle, immer komplexer werden, sind ihre Entscheidungen immer weniger interpretierbar. Eine große Herausforderung besteht darin, Methoden zu entwickeln, um Modelle besser interpretierbar zu machen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Dies betrifft die Benutzerfreundlichkeit, die Vertrauenswürdigkeit und ethische Überlegungen beim Einsatz von Machine-Learning-Systemen.
Skalierbarkeit
Machine-Learning-Modelle, insbesondere solche, die große Datensätze oder komplexe Algorithmen wie Deep Learning umfassen, erfordern erhebliche Rechenressourcen. Das Training dieser Modelle kann zeitaufwändig und kostspielig sein. Die Optimierung von Algorithmen zur Reduzierung des Rechenaufwands bringt Herausforderungen bei der Algorithmenentwicklung mit sich. Cloudbbasierte AWS-Services können eine kosteneffiziente Implementierung in großem Maßstab unterstützen.
Was ist Machine-Learning-Training für Anfänger?
Machine Learning erfordert ein solides Fundament in Mathematik, Statistik, Programmierung und Datentechnologien. Wer sich im Bereich Machine Learning weiterentwickeln möchte, sollte einen Master-Abschluss in Künstlicher Intelligenz oder Datenwissenschaft in Betracht ziehen. Diese Programme befassen sich in der Regel eingehend mit Themen wie neuronalen Netzwerken, natürlicher Sprachverarbeitung und Computervision.
Die formalisierte schulische Ausbildung ist jedoch nicht der einzige Weg. Sie können Online-Kurse verwenden, um in Ihrem eigenen Tempo zu lernen und bestimmte Fähigkeiten zu erlernen. Die Schulung zum Thema Machine Learning auf AWS umfasst Zertifizierungen von AWS-Experten zu Themen wie:
Wie kann Machine Learning von Amazon helfen?
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