• Ein erfolgreiches Training eines KI-Modells 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 könnte zu einem System führen, das die Daten nur verarbeitet, anstatt zu lernen und sich zu verbessern.

Grundsätzlich nutzt KI Daten, um Vorhersagen zu treffen. Diese Fähigkeit kann die Empfehlungen „Das könnte Ihnen auch gefallen“ auf Streaming-Diensten antreiben, ist aber auch die Grundlage für Chatbots, die natürliche Sprachabfragen verstehen und die richtige Antwort vorhersagen können, sowie für Anwendungen, die ein Foto untersuchen und Gesichtserkennung verwenden, um vorzuschlagen, wer auf dem Bild ist. Für diese Vorhersagen ist jedoch ein effektives Training des KI-Modells erforderlich, und neuere KI-abhängige Anwendungen können leicht unterschiedliche Lernansätze erfordern.

Daten vorbereiten

Ein erfolgreichesKI-Modell-Trainingbeginnt mit qualitativ hochwertigen Daten, die reale und authentische Situationen genau und konsistent abbilden. Ohne dies sind die erzielten Ergebnisse bedeutungslos. Um erfolgreich zu sein, müssen die Projektteams die richtigen Datenquellen auswählen, Prozesse und Infrastruktur für die manuelle und automatisierte Datenerfassung einrichten und geeignete Bereinigungs-/Transformationsprozesse implementieren.

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Ein Trainingsmodell auswählen

Während die Datenaufbereitung die Grundlage des Projekts bildet, konstruiert die Modellauswahl den Mechanismus. Zu den Variablen dieser Entscheidung gehören die Definition der Parameter und Ziele des Projekts, die Wahl der Architektur und die Auswahl der Modellalgorithmen. Da verschiedene Trainingsmodelle unterschiedliche Mengen an Ressourcen benötigen, müssen diese Faktoren mit praktischen Aspekten wie Rechenanforderungen, Zeitrahmen, Kosten und Komplexität abgewogen werden.

Das anfängliche Training durchführen

Wie im obigen Beispiel, in 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 könnte zu einem System führen, das die Daten nur verarbeitet, anstatt zu lernen und sich zu verbessern. Während des anfänglichen Trainings sollten sich Data Scientists darauf konzentrieren, Ergebnisse innerhalb der erwarteten Parameter zu erzielen, während sie auf Fehler achten, die den Algorithmus zum Scheitern bringen könnten.

Indem sie ohne Überforderung trainieren, können Modelle methodisch in regelmäßigen und sicheren Schritten verbessert werden.

Training validieren

Sobald das Modell die anfängliche Trainingsphase bestanden hat, liefert es zuverlässig die erwarteten Ergebnisse für die Schlüsselkriterien. Die Validierung des Trainings stellt die nächste Phase dar. Hier versuchen Experten, das Modell angemessen auf die Probe zu stellen, 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 Data Scientists Durchläufe mit diesen Datensätzen durchführen, bewerten sie die Leistung des Modells. Während die Genauigkeit der Ergebnisse wichtig ist, ist der Prozess selbst ebenso entscheidend. Zu den Hauptprioritäten des Prozesses gehören Variablen wie Präzision, der Prozentsatz der korrekten Vorhersagen, und Recall, der Prozentsatz der korrekten Klassenerkennung. In einigen Fällen können die Ergebnisse mit einer metrischen Kennzahl bewertet werden. Beispielsweise ist einF1-Scoreeine Metrik, die Klassifikationsmodellen zugewiesen wird und die Gewichte verschiedener Arten von Fehlalarmen/Fehlalarmen integriert, was eine ganzheitlichere Interpretation des Modellerfolgs ermöglicht.

Modell testen

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 sprichwörtlicher Schritt des „Abnehmens der Stützräder“, um das Modell fliegen zu lassen. Wenn das Modell mit den Testdaten genaue – und noch wichtiger, erwartete – Ergebnisse liefert, ist es bereit für den Einsatz. Wenn das Modell in irgendeiner Weise Lücken aufweist, wird der Trainingsprozess wiederholt, bis das Modell die Leistungsstandards erreicht oder übertrifft.