Der Prozess des Trainings eines KI-Modells

Der Prozess des Trainings eines KI-Modells wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Nachweise ihn mit Internetinfrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Ein erfolgreiches KI-Modelltraining beginnt mit qualitativ hochwertigen Daten, die reale und authentische Situationen genau und konsistent abbilden.
• Die Verwendung eines zu großen Datensatzes, eines zu komplexen Algorithmus oder eines falschen Modelltyps kann zu einem System führen, das Daten nur verarbeitet, anstatt zu lernen und sich zu verbessern.

Im Kern nutzt KI Daten, um Vorhersagen zu treffen. Diese Fähigkeit kann die Empfehlungen „Das könnte Ihnen auch gefallen“ auf Streaming-Diensten untermauern, steckt aber auch hinter Chatbots, die natürliche Sprachabfragen verstehen und die richtige Antwort vorhersagen können, sowie hinter Anwendungen, die ein Foto analysieren und mittels Gesichtserkennung vorschlagen, wer darauf zu sehen ist. Um solche Vorhersagen zu erzielen, ist jedoch ein effektives Training des KI-Modells erforderlich, und neuere KI-gestützte Anwendungen können leicht unterschiedliche Lernansätze erfordern.

Daten vorbereiten

Ein erfolgreiches KI-Modelltraining beginnt mit qualitativ hochwertigen Daten, die reale und authentische Situationen genau und konsistent abbilden. Ohne dies sind die erzielten Ergebnisse bedeutungslos. Für den Erfolg müssen die Projektteams die richtigen Datenquellen auswählen, Prozesse und Infrastruktur für die manuelle und automatisierte Datenerfassung einrichten und geeignete Bereinigungs-/Transformationsprozesse etablieren.

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Auswahl eines Trainingsmodells

Während die Datenkuratierung die Grundlage des Projekts bildet, konstruiert die Modellauswahl den Mechanismus. Die Variablen dieser Entscheidung umfassen die Definition der Projektparameter und -ziele, die Wahl der Architektur und die Auswahl der Modellalgorithmen. Da verschiedene Trainingsmodelle unterschiedliche Ressourcenmengen erfordern, müssen diese Faktoren gegen praktische Aspekte wie Rechenanforderungen, Zeitpläne, Kosten und Komplexität abgewogen werden.

Durchführung des initialen Trainings

Wie im obigen Beispiel, bei dem einem Kind beigebracht wird, eine Katze von einem Hund zu unterscheiden, beginnt das Training eines KI-Modells mit den Grundlagen. Die Verwendung eines zu großen Datensatzes, eines zu komplexen Algorithmus oder eines falschen Modelltyps kann zu einem System führen, das Daten nur verarbeitet, anstatt zu lernen und sich zu verbessern. Während des initialen Trainings sollten Datenwissenschaftler sich darauf konzentrieren, Ergebnisse innerhalb der erwarteten Parameter zu erzielen und gleichzeitig auf Fehler zu achten, die den Algorithmus zum Scheitern bringen könnten.

Durch maßvolles Training können Modelle sich methodisch in regelmäßigen, sicheren Schritten verbessern.

Validierung des Trainings

Sobald das Modell die Phase des initialen Trainings bestanden hat, liefert es zuverlässig die erwarteten Ergebnisse für die Schlüsselkriterien. Die Validierung des Trainings stellt die nächste Phase dar. Hier versuchen die Experten, das Modell angemessen zu testen, um Probleme, Überraschungen oder Lücken im Algorithmus aufzudecken. Dieser Schritt verwendet eine separate Gruppe von Datensätzen, die in der Regel größer und komplexer sind als die Trainingsdatensätze.

Während die Datenwissenschaftler Durchläufe mit diesen Datensätzen durchführen, bewerten sie die Leistung des Modells. Die Genauigkeit der Ergebnisse ist zwar wichtig, aber der Prozess selbst ist ebenso entscheidend. Zu den wichtigsten Prioritäten des Prozesses gehören Variablen wie die Präzision, der Prozentsatz der genauen Vorhersagen, und der Recall, der Prozentsatz der korrekten Identifizierung von Klassen. In einigen Fällen können die Ergebnisse anhand eines metrischen Werts bewertet werden.

Beispielsweise ist der F1-Score eine Metrik, die Klassifikationsmodellen zugewiesen wird und die Gewichte verschiedener Arten von falsch positiven/negativen Ergebnissen einbezieht, was eine ganzheitlichere Interpretation des Modellerfolgs ermöglicht.

Testen des Modells

Sobald das Modell mit ausgewählten und zweckmäßigen Datensätzen validiert wurde, können reale Daten verwendet werden, um die Leistung und Genauigkeit zu testen. Die Datensätze in diesem Schritt sollten aus realen Szenarien stammen, ein proverbialer Schritt des „Abnehmens der Stützräder“, um das Modell allein fliegen zu lassen. Wenn das Modell mit den Testdaten genaue – und noch wichtiger, erwartete – Ergebnisse liefert, ist es bereit für den Einsatz. Weist das Modell in irgendeiner Weise Mängel auf, wird der Trainingsprozess wiederholt, bis das Modell die Leistungsstandards erreicht oder übertrifft.