Beim maschinellen Lernen geht es darum, dass Computer menschliche Verhaltensmuster lernen. Das mag etwas gruselig klingen, hat aber in Wirklichkeit nichts mit KI-gesteuerten Terminatoren zu tun. Seit ihren Anfängen im späten 20. Jahrhundert hat diese Technologie in vielen modernen Branchen praktische Anwendung gefunden. Erfolgreiche Unternehmen neigen dazu, zu wachsen, insbesondere im Zeitalter des globalen Marktes, wenn sie Zugang zu Milliarden von potenziellen Kunden haben. Die Rechnung ist einfach: mehr Kunden = mehr Daten. Wie kann man diesen Informationsfluss handhaben und analysieren? Nun, es gibt verschiedene Möglichkeiten, aber das maschinelle Lernen bietet die ausgefeilteste und kostengünstigste Lösung, indem es Algorithmen anwendet, die automatisch die relevantesten "Wenn-dann"-Programme bestimmen. So helfen die in der Vergangenheit gesammelten Daten der Maschine, die wahrscheinlichsten zukünftigen Ergebnisse vorherzusagen.
Maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS)
Was ist Machine Learning as a Service? Dieses Konzept bezieht sich auf moderne Cloud Computing-Dienste, die anderen Unternehmen Tools für maschinelles Lernen anbieten. So können Entwickler die erfolgreichen Entwicklungen von Tech-Giganten wie Amazon, Google und Microsoft nutzen, um anderen Unternehmen zu helfen, maschinelles Lernen in die Praxis umzusetzen.
Wie können Unternehmen also davon profitieren? Mit der bequemen und effizienten vorgefertigten KI-Software, die vollständig von den Anbietern gehostet wird, können Sie jeden Aspekt Ihres Unternehmens durch selbst erlernte Analysetools, maschinelles Deep Learning und Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, automatisierte Kundeninteraktionen, maschinelles Lernen für die Cybersicherheit usw.
5 wichtige Herausforderungen für maschinelles Lernen
Die Vorteile der Auswirkungen des maschinellen Lernens liegen auf der Hand. Aber was ist mit den Herausforderungen, die sich Ihnen stellen, wenn Sie eine KI/ML-gestützte App von Grund auf entwickeln?
Effektive Gewichte in ML-Algorithmen erreichen
Um über mehrere Iterationen hinweg ein möglichst genaues und verallgemeinertes Ergebnis zu erzielen, muss der Algorithmus entscheiden, welche Ergebnisse er akzeptiert und welche er ablehnt. Mit jeder neuen Iteration wird es schwieriger, Ergebnisse herauszufiltern. Um die Konvergenzminima zu erreichen, ist es wichtig, die Gewichte, die als eine Art "Begrenzer" dienen, ständig anzupassen, während das Modell fortschreitet. Stellen wir uns einen Bildhauer vor, der mit verschiedenen Werkzeugen arbeitet, während die Arbeit fortschreitet. Zunächst verwendet er schwere Hämmer und Meissel, aber wenn es darum geht, feine Details wie Gesichtszüge zu modellieren, benutzt er die feinsten Werkzeuge, die es gibt.
Im Zusammenhang mit Modellen des maschinellen Lernens sind die Gewichte die Werkzeuge, die mit zunehmender Konvergenz immer genauer abgestimmt werden müssen. Ein Back-Propagation-Algorithmus bewertet die Leistungskennzahlen nach jeder Iteration und entscheidet, welche Gewichte abgestimmt werden müssen. Schliesslich wird das Minimum erreicht, bei dem die Trainingsdaten so weit wie möglich eingegrenzt werden und das Modell erfolgreich auf ähnliche Arten von Daten angewendet werden kann.
Auswahl der Verlustfunktion
Die Wahl der Verlustfunktion bestimmt, wie das Modell des maschinellen Lernens zu nützlichen Daten für die weitere praktische Anwendung konvergieren wird. Was nennen wir in diesem Fall "Verlust"? Das ist eine Metrik, die zeigt, wie weit das neuronale Netzwerk nach einer weiteren Iteration von seinem Ziel abgewichen ist. Je geringer der Verlust, desto näher ist das Modell an dem Minimalpunkt, an dem die Trainingsdaten für die spätere Implementierung und Analyse am nützlichsten sind. Die anfängliche Verarbeitung von Trainingsdaten ist durch einen starken Abfall des Verlusts gekennzeichnet, der sich jedoch mit jeder Iteration verlangsamt. Das liegt daran, dass die Daten immer näher an die Konvergenz herankommen.
Die Geschwindigkeit und die Grenze des weiteren Abstiegs entlang der Konvergenzkurve hängen weitgehend von der gewählten Verlustfunktion ab. Wir können zum Beispiel die Verlustfunktion Mean Absolute Error oder Root Mean Squared Error verwenden. Der MAE neigt dazu, "Ausreisser" (Daten, die signifikant vom Mittelwert abweichen) zu normalisieren, während der RMSE sich auf grosse Fehler konzentriert, so dass er nützlich sein kann, um die Nützlichkeit des Trainingsmodells und dessen Konsistenz zu untersuchen.
Implementierung von Lernratenplänen
Genauso wie ein Bildhauer einen Stein schnell in etwas verwandeln kann, das einer menschlichen Silhouette ähnelt, lernt jedes maschinelle Lernmodell zu Beginn mit einer ziemlich hohen Geschwindigkeit. In dieser Anfangsphase bereitet der Bildhauer den Stein nur für die weitere Ausarbeitung vor, während das Modell die wichtigsten Trends erkennt und potenzielle Beziehungen verallgemeinert. Genauso wie die Gewichte im Laufe des Modells angepasst werden sollten, sollte auch die Lerngeschwindigkeit verlangsamt werden, um die Leistung auf das Erkennen neuer Datenzusammenhänge zu konzentrieren.
Beim Anpassen der Lernrate sollten Sie jedoch bedenken, dass das System, wenn die Rate zu niedrig ist oder zu früh in einer Trainingssitzung abfällt, möglicherweise einige schwache lokale Verbindungen als allgemeinen Trend erkennt. Umgekehrt kann das Modell, wenn die Rate zu lange hoch bleibt, zu einer falschen Schlussfolgerung kommen und einige wichtige allgemeine Beziehungen übersehen. Es gibt Bibliotheken für maschinelles Lernen wie Keras, die es Ihnen ermöglichen, die Zeitpläne für die Lernrate automatisch auf der Grundlage der Anzahl der Iterationen oder der verbrauchten Zeit anzupassen. Aber auch die manuelle Konfiguration von Lernratenplänen auf der Grundlage früherer Erfahrungen ist eine Option.
Der Umgang mit angeborenem Zufall in einem ML-Modell
Wenn wir von den Vor- und Nachteilen der Algorithmen des maschinellen Lernens sprechen, sollten wir auf ihre stochastische Natur hinweisen. Obwohl maschinelle Lernmodelle in erster Linie trainiert werden, um später zur Verarbeitung ähnlicher Datentypen eingesetzt zu werden, ist es in der Praxis unmöglich, dasselbe Ergebnis zu erzielen, selbst wenn man mit demselben Datensatz arbeitet. Die Sache ist die, dass die Daten nie in der gleichen Reihenfolge in das Modell einfliessen, da die Algorithmen die Daten nach dem Zufallsprinzip verarbeiten und entwickeln.
Wenn ein Flugzeug um mindestens 1 Grad vom Kurs abweicht, wird es in wenigen Stunden Hunderte von Kilometern von seinem Ziel entfernt sein. Genauso können geringfügige Änderungen der anfänglichen Annahmen dazu führen, dass das Modell zu einer anderen Konvergenz führt, obwohl der Kurs im Gegensatz zum Flugzeug immer noch an den allgemeinen Datensatz angepasst wird. Je weniger konsistent der Datensatz ist, desto mehr wird der Zufall den Verlauf der Modellentwicklung beeinflussen. Es ist wichtig zu bedenken, dass das Bereinigen und Kennzeichnen von Daten dazu beiträgt, die Auswirkungen des angeborenen Zufalls bis zu einem gewissen Grad zu minimieren.
Aufschlussreiche Dissonanz in einem Datensatz erreichen
Das Hauptziel von Algorithmen für maschinelles Lernen besteht darin, nicht offensichtliche Korrelationen zu erkennen, d.h. Dissonanzen zwischen verschiedenen Datensätzen, die aufschlussreiche Beziehungen enthalten können. Wenn die Daten jedoch zu vielfältig und inkonsistent sind, können sich alle Verbindungen als falsch und nicht reproduzierbar erweisen. In diesem Fall sollte das gesamte Modell noch einmal überdacht werden. Sind die Daten hingegen überhaupt nicht vielfältig und ist die Konvergenz zu leicht zu erreichen, wird das Modell nicht in der Lage sein, flexible neuronale Verbindungen zu bilden, um in komplizierteren Trainingssitzungen nützliche Einsichten zu offenbaren.
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