Wie werden Machine-Learning-Modelle trainiert?

Viele Menschen setzen Machine Learning (ML) mit künstlicher Intelligenz gleich, ob sie es erkennen oder nicht. ML ist einer der aufregendsten und vielversprechendsten Teilbereiche auf diesem Gebiet und hängt alles von der Ausbildung von Machine-Learning-Modellen ab.

Wenn Sie möchten, dass ein Algorithmus Fragen beantwortet oder autonom arbeitet, müssen Sie ihn zunächst dazu bringen, Muster zu erkennen. Dieser Prozess wird als Training bezeichnet und ist wahrscheinlich der wichtigste Schritt in der Machine-Learning-Reise. Das Training legt die Grundlage für die zukünftigen Anwendungsfälle von ML-Modellen und ist der Ort, an dem ihr Erfolg oder Misserfolg entspringt. Hier ist ein genaueres Blick darauf, wie es funktioniert.

Die Grundlagen der Ausbildung von Machine-Learning-Modellen

Die Ausbildung von Machine Learning beginnt in vielen Fällen mit Data-Mining. Dies ist die Ressource, mit der Sie Ihrem Algorithmus beibringen, so zu arbeiten, wie Sie es möchten. Zuverlässiges Training beginnt also mit der Sammlung von relevanten, genauen Informationen. Data-Scientisten beginnen oft mit Datenbeständen, die sie kennen, um Ungenauigkeiten zu erkennen und Probleme zu vermeiden. Denken Sie daran, dass Ihr ML-Modell nur so effektiv sein kann, wie seine Informationen genau und sauber sind.

Als nächstes wählen Data-Scientisten ein Modell aus, das dem Mustererkennungsmuster entspricht, das sie wollen. Diese Modelle variieren in ihrer Komplexität, aber letztendlich geht es darum, Ähnlichkeiten und Unterschiede in Datenbeständen zu finden. Sie geben dem Modell einige Regeln, um verschiedene Muster oder Arten von Informationen zu erkennen, und passen es dann an, bis es diese Trends genau erkennen kann.

Von dort aus ist der Trainingsprozess eine lange Reihe von Trial und Error. Sie geben dem Algorithmus einige weitere Daten, sehen, wie er sie interpretiert, und passen ihn dann an, um ihn genauer zu machen. Im Laufe des Prozesses sollte das Modell immer zuverlässiger werden und komplexere Probleme bewältigen.

ML-Trainingsmethoden

Die Grundlagen der ML-Ausbildung bleiben im Wesentlichen zwischen den Methoden gleich, aber spezifische Ansätze variieren stark. Hier sind einige der gängigsten Machine-Learning-Trainingsmethoden, die Sie heute sehen werden.

1. Überwachtes Lernen

Die meisten ML-Techniken fallen in zwei Hauptkategorien: überwachtes oder unüberwachtes Lernen. Überwachte Ansätze verwenden gelabelte Datenbestände, um ihre Genauigkeit zu verbessern. Gelabelte Eingaben und Ausgaben bieten eine Grundlage für das Modell, um seine Leistung zu messen, und helfen ihm, im Laufe der Zeit zu lernen.

Überwachtes Lernen dient in der Regel einem von zwei Aufgaben: Klassifizierung, die Daten in Kategorien einordnet, oder Regression, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen analysiert und oft Vorhersagen auf der Grundlage dieser Erkenntnisse macht. In beiden Fällen bieten überwachte Modelle hohe Genauigkeit, erfordern aber viel Aufwand von Data-Scientisten, um sie zu kennzeichnen.

2. Unüberwachtes Lernen

Im Gegensatz dazu verwenden unüberwachte Ansätze für Machine Learning keine gelabelten Daten. Als Ergebnis erfordern sie minimalen menschlichen Eingriff, was dem “unüberwachten” Titel entspricht. Das kann hilfreich sein, wenn man die wachsende Knappheit an Data-Scientisten betrachtet, aber da sie anders funktionieren, sind diese Modelle für andere Aufgaben besser geeignet.

Überwachte ML-Modelle sind gut darin, auf Beziehungen in einem Datenbestand zu reagieren, während unüberwachte Modelle diese Beziehungen aufdecken. Unüberwachtes Lernen ist der Weg, wenn Sie ein Modell trainieren möchten, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, wie bei der Anomalie-Erkennung oder der Prozessoptimierung.

3. Verteiltes Training

Verteiltes Training ist eine spezifischere Technik in der Ausbildung von Machine-Learning-Modellen. Es kann entweder überwacht oder unüberwacht sein und teilt die Arbeitslasten auf mehrere Prozessoren auf, um den Prozess zu beschleunigen. Anstatt einen Datenbestand nach dem anderen durch ein Modell zu führen, verwendet dieser Ansatz verteilte Rechnertechniken, um mehrere Datenbestände gleichzeitig zu verarbeiten.

Da es mehrere Datenbestände gleichzeitig verarbeitet, kann verteiltes Training die Zeit, die zum Trainieren eines Modells benötigt wird, erheblich verkürzen. Diese Geschwindigkeit ermöglicht es auch, genauere Algorithmen zu erstellen, da Sie innerhalb desselben Zeitraums mehr tun können, um sie zu verfeinern.

4. Multitask-Lernen

Multitask-Lernen ist eine weitere Art von ML-Training, die mehrere Dinge gleichzeitig tut. Bei diesen Techniken lehren Sie ein Modell, mehrere verwandte Aufgaben gleichzeitig auszuführen, anstatt neue Dinge einzeln zu lernen. Die Idee dahinter ist, dass dieser gruppierte Ansatz bessere Ergebnisse liefert als jede einzelne Aufgabe allein.

Multitask-Lernen ist hilfreich, wenn Sie zwei Probleme haben, die Überschneidungen zwischen ihren Datenbeständen aufweisen. Wenn eines weniger gelabelte Informationen als das andere hat, kann das, was das Modell aus dem umfassenderen Satz lernt, helfen, das kleinere zu verstehen. Sie werden diese Techniken oft in Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) sehen.

5. Transfer-Lernen

Transfer-Lernen ist ähnlich, aber geht einen lineareren Ansatz. Diese Technik lehrt ein Modell eine Aufgabe und verwendet diese dann als Grundlage, um etwas Verwandtes zu lernen. Als Ergebnis kann der Algorithmus im Laufe der Zeit immer genauer werden und komplexere Probleme bewältigen.

Viele Deep-Learning-Algorithmen verwenden Transfer-Lernen, da es eine gute Möglichkeit ist, zu immer anspruchsvolleren und komplizierteren Aufgaben aufzubauen. Wenn man bedenkt, dass Deep Learning 40% des jährlichen Wertes aller Datenanalytik ausmacht, ist es wichtig zu wissen, wie diese Modelle entstehen.

Die Ausbildung von Machine-Learning-Modellen ist ein weites Feld

Diese fünf Techniken sind nur ein Beispiel dafür, wie Sie ein Machine-Learning-Modell trainieren können. Die grundlegenden Prinzipien bleiben über verschiedene Ansätze hinweg gleich, aber die Ausbildung von ML-Modellen ist ein umfassendes und vielfältiges Gebiet. Neue Lernmethoden werden entstehen, wenn die Technologie verbessert wird, und dieses Feld noch weiter vorantreiben.