Wie werden Modelle für maschinelles Lernen trainiert?

Viele Menschen setzen maschinelles Lernen (ML) mit KI gleich, ob sie es erkennen oder nicht. ML ist einer der aufregendsten und vielversprechendsten Teilbereiche in diesem Bereich, und alles hängt vom Training von Modellen für maschinelles Lernen ab.

Wenn Sie möchten, dass ein Algorithmus Fragen beantwortet oder autonom arbeitet, müssen Sie ihm zunächst beibringen, Muster zu erkennen. Dieser Prozess wird als Training bezeichnet und ist wohl der wichtigste Schritt auf dem Weg zum maschinellen Lernen. Das Training legt den Grundstein für die zukünftigen Anwendungsfälle von ML-Modellen und ist der Grund für ihren Erfolg oder Misserfolg. Hier sehen Sie genauer, wie es funktioniert.

Die Grundlagen des Modelltrainings für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen beginnt mit Data Mining in vielen Fällen. Dies ist die Ressource, mit der Sie Ihren Algorithmus trainieren. Daher beginnt ein zuverlässiges Training mit dem Sammeln relevanter, genauer Informationen. Datenwissenschaftler beginnen häufig mit Datensätzen, mit denen sie vertraut sind, um Ungenauigkeiten zu erkennen und spätere Probleme zu vermeiden. Denken Sie daran, dass Ihr ML-Modell nur dann so effektiv sein kann, wie seine Informationen genau und sauber sind.

Als Nächstes wählen Datenwissenschaftler ein Modell aus, das der von ihnen gewünschten Mustererkennung entspricht. Diese variieren in ihrer Komplexität, aber alles läuft darauf hinaus, Ähnlichkeiten und Unterschiede in Datensätzen zu finden. Sie geben dem Modell einige Regeln zur Identifizierung verschiedener Muster oder Arten von Informationen und passen es dann an, bis es diese Trends genau erkennen kann.

Von da an ist der Trainingsprozess eine lange Reihe von Versuchen und Irrtümern. Sie geben dem Algorithmus weitere Daten, sehen, wie er diese interpretiert, und passen sie dann bei Bedarf an, um sie genauer zu machen. Im Laufe des Prozesses sollte das Modell immer zuverlässiger werden und komplexere Probleme bewältigen können.

ML-Trainingstechniken

Die Grundlagen des ML-Trainings bleiben bei den verschiedenen Methoden weitgehend gleich, die spezifischen Ansätze variieren jedoch stark. Hier sind einige der gängigsten Trainingstechniken für maschinelles Lernen, die Sie heute im Einsatz sehen werden.

1. Beaufsichtigtes Lernen

Die meisten ML-Techniken lassen sich in zwei Hauptkategorien einteilen: überwachtes oder unbeaufsichtigtes Lernen. Überwachte Ansätze verwenden gekennzeichnete Datensätze, um ihre Genauigkeit zu verbessern. Beschriftete Eingaben und Ausgaben stellen eine Basis dar, an der das Modell seine Leistung messen kann, und helfen ihm so, im Laufe der Zeit zu lernen.

Überwachtes Lernen erfüllt im Allgemeinen eine von zwei Aufgaben: Klassifizierung, bei der Daten in Kategorien eingeteilt werden, oder Regression, bei der die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen analysiert werden und auf der Grundlage dieser Erkenntnisse häufig Vorhersagen getroffen werden. In beiden Fällen bieten überwachte Modelle eine hohe Genauigkeit, erfordern jedoch von Datenwissenschaftlern einen hohen Aufwand bei der Kennzeichnung.

2. Unüberwachtes Lernen

Im Gegensatz dazu verwenden unbeaufsichtigte Ansätze des maschinellen Lernens keine gekennzeichneten Daten. Daher erfordern sie nur minimale menschliche Eingriffe, daher die Bezeichnung „unbeaufsichtigt“. Das kann angesichts der hilfreich sein wachsender Mangel an DatenwissenschaftlernDa sie jedoch unterschiedlich funktionieren, eignen sich diese Modelle besser für andere Aufgaben.

Überwachte ML-Modelle können gut auf Beziehungen in einem Datensatz reagieren, während unbeaufsichtigte Modelle offenbaren, was diese Zusammenhänge sind. Unüberwacht ist der richtige Weg, wenn Sie ein Modell trainieren müssen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, beispielsweise bei der Erkennung von Anomalien oder der Prozessoptimierung.

3. Verteiltes Training

Verteiltes Training ist eine spezifischere Technik im ML-Modelltraining. Es kann entweder überwacht oder unbeaufsichtigt sein und verteilt Arbeitslasten auf mehrere Prozessoren um den Prozess zu beschleunigen. Anstatt jeweils einen Datensatz durch ein Modell laufen zu lassen, verwendet dieser Ansatz verteiltes Rechnen, um mehrere Datensätze gleichzeitig zu verarbeiten.

Da mehr auf einmal ausgeführt werden, kann das verteilte Training die Zeit, die zum Trainieren eines Modells benötigt wird, erheblich verkürzen. Mit dieser Geschwindigkeit können Sie auch genauere Algorithmen erstellen, da Sie diese im gleichen Zeitrahmen besser verfeinern können.

4. Multitasking-Lernen

Multitasking-Lernen ist eine andere Art von ML-Training, bei dem mehrere Dinge gleichzeitig erledigt werden. Bei diesen Techniken bringen Sie einem Modell bei, mehrere verwandte Aufgaben gleichzeitig zu erledigen, anstatt neue Aufgaben nacheinander auszuführen. Die Idee ist, dass dieser gruppierte Ansatz bessere Ergebnisse liefert als jede einzelne Aufgabe für sich.

Multitasking-Lernen ist hilfreich, wenn Sie zwei Probleme mit der Überschneidung ihrer Datensätze haben. Wenn einer über weniger gekennzeichnete Informationen verfügt als der andere, kann das, was das Modell aus dem umfassenderen Satz lernt, ihm helfen, den kleineren Satz zu verstehen. Sie werden diese Techniken häufig in NLP-Algorithmen (Natural Language Processing) sehen.

5. Lernen übertragen

Übertragen Sie das Lernen ist ähnlich, verfolgt jedoch einen lineareren Ansatz. Mit dieser Technik wird einem Modell eine Aufgabe beigebracht und diese dann als Grundlage verwendet, um etwas Ähnliches zu lernen. Dadurch kann der Algorithmus mit der Zeit immer genauer werden und komplexere Probleme bewältigen.

Viele Deep-Learning-Algorithmen verwenden Transferlernen, weil es eine gute Möglichkeit ist, auf immer anspruchsvollere und kompliziertere Aufgaben aufzubauen. Wenn man bedenkt, wie tiefgreifendes Lernen ausmacht 40 % des Jahreswertes Gerade bei der Datenanalyse ist es wichtig zu wissen, wie diese Modelle zustande kommen. 

Das Training von Modellen für maschinelles Lernen ist ein weites Feld

Diese fünf Techniken sind nur ein Beispiel dafür, wie Sie ein Modell für maschinelles Lernen trainieren können. Die Grundprinzipien bleiben bei verschiedenen Ansätzen gleich, das ML-Modelltraining ist jedoch ein umfangreiches und vielfältiges Gebiet. Mit der Verbesserung der Technologie werden neue Lernmethoden entstehen, die diesen Bereich noch weiter vorantreiben.