Ist traditionelles maschinelles Lernen immer noch relevant?

Generative KI hat in den letzten Jahren vielversprechende Ergebnisse bei der Lösung komplexer KI-Aufgaben gezeigt. Moderne KI-Modelle mögen ChatGPT, Barde, Lama, DALL-E.3 und SAM haben bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Lösung multidisziplinärer Probleme wie visuelle Beantwortung von Fragen, Segmentierung, Argumentation und Inhaltsgenerierung unter Beweis gestellt.

Außerdem, Multimodale KI Es sind Techniken entstanden, die in der Lage sind, mehrere Datenmodalitäten, dh Text, Bilder, Audio und Videos gleichzeitig, zu verarbeiten. Bei diesen Fortschritten stellt sich natürlich die Frage: Nähern wir uns dem Ende? traditionelles maschinelles Lernen (ML)?

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf den Stand der traditionellen maschinellen Lernlandschaft in Bezug auf moderne generative KI-Innovationen.

Was ist traditionelles maschinelles Lernen? – Was sind seine Grenzen?

Traditionelles maschinelles Lernen ist ein weit gefasster Begriff, der eine Vielzahl von Algorithmen umfasst, die hauptsächlich auf Statistiken basieren. Die beiden Haupttypen traditioneller ML-Algorithmen sind beaufsichtigt und unbeaufsichtigt. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, Modelle aus strukturierten Datensätzen zu entwickeln.

Zu den herkömmlichen Standardalgorithmen für maschinelles Lernen gehören:

• Regressionsalgorithmen wie Linear, Lasso und Ridge.
• K-bedeutet Clustering.
• Hauptkomponentenanalyse (PCA).
• Support Vector Machines (SVM).
• Baumbasierte Algorithmen wie Entscheidungsbäume und Random Forest.
• Boosting-Modelle wie Gradient Boosting und XGBoost.

Einschränkungen des traditionellen maschinellen Lernens

Traditionelles ML weist die folgenden Einschränkungen auf:

1. Begrenzte Skalierbarkeit: Diese Modelle benötigen oft Hilfe bei der Skalierung mit großen und vielfältigen Datensätzen.
2. Datenvorverarbeitung und Feature Engineering: Herkömmliches ML erfordert eine umfangreiche Vorverarbeitung, um Datensätze gemäß den Modellanforderungen umzuwandeln. Außerdem kann das Feature-Engineering zeitaufwändig sein und erfordert mehrere Iterationen, um komplexe Beziehungen zwischen Daten-Features zu erfassen.
3. Hochdimensionale und unstrukturierte Daten: Herkömmliches ML hat mit komplexen Datentypen wie Bildern, Audio, Videos und Dokumenten zu kämpfen.
4. Anpassungsfähigkeit an unsichtbare Daten: Diese Modelle passen sich möglicherweise nicht gut an reale Daten an, die nicht Teil ihrer Modelle waren Trainingsdaten.

Neuronales Netzwerk: Übergang vom maschinellen Lernen zum Deep Learning und darüber hinaus

Modelle neuronaler Netze (NN) sind weitaus komplizierter als herkömmliche Modelle des maschinellen Lernens. Das einfachste NN – Mehrschichtiges Perzeptron (MLP) besteht aus mehreren miteinander verbundenen Neuronen, um Informationen zu verstehen und Aufgaben auszuführen, ähnlich wie ein menschliches Gehirn.

Fortschritte in neuronalen Netzwerktechniken haben die Grundlage für den Übergang von gebildet maschinelles Lernen bis hin zu tiefem Lernen. Beispielsweise werden NN genannt, die für Computer-Vision-Aufgaben (Objekterkennung und Bildsegmentierung) verwendet werden Faltungs-Neuronale Netze (CNNs), sowie AlexNet, ResNet und YOLO.

Heutzutage geht die generative KI-Technologie die neuronalen Netzwerktechniken einen Schritt weiter und ermöglicht es ihr, in verschiedenen KI-Bereichen hervorragende Leistungen zu erbringen. Beispielsweise werden neuronale Netze, die für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (wie Textzusammenfassung, Beantwortung von Fragen und Übersetzung) verwendet werden, als bezeichnet Transformer. Zu den bekanntesten Transformatormodellen gehören: BERT, GPT-4 und T5. Diese Modelle haben Auswirkungen auf Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel, Marketing, Finanzen, usw.

Brauchen wir noch traditionelle Algorithmen für maschinelles Lernen?

Während neuronale Netze und ihre modernen Varianten wie Transformatoren viel Aufmerksamkeit erhalten haben, bleiben traditionelle ML-Methoden weiterhin von entscheidender Bedeutung. Schauen wir uns an, warum sie immer noch relevant sind.

1. Einfachere Datenanforderungen

Neuronale Netze erfordern große Datensätze für das Training, während ML-Modelle mit kleineren und einfacheren Datensätzen signifikante Ergebnisse erzielen können. Daher wird ML für kleinere strukturierte Datensätze gegenüber Deep Learning bevorzugt und umgekehrt.

2. Einfachheit und Interpretierbarkeit

Herkömmliche Modelle für maschinelles Lernen basieren auf einfacheren Statistik- und Wahrscheinlichkeitsmodellen. Zum Beispiel eine Best-Fit-Linie in lineare Regression stellt die Eingabe-Ausgabe-Beziehung mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate her, einer statistischen Operation.

In ähnlicher Weise nutzen Entscheidungsbäume probabilistische Prinzipien zur Klassifizierung von Daten. Die Verwendung solcher Prinzipien bietet Interpretierbarkeit und erleichtert KI-Praktikern das Verständnis der Funktionsweise von ML-Algorithmen.

Moderne NN-Architekturen wie Transformator- und Diffusionsmodelle (typischerweise verwendet für die Bilderzeugung wie z Stable Diffusion or Zwischendurch) haben eine komplexe mehrschichtige Netzwerkstruktur. Das Verständnis solcher Netzwerke erfordert ein Verständnis fortgeschrittener mathematischer Konzepte. Deshalb werden sie auch „Black Boxes“ genannt.

3. Ressourceneffizienz

Moderne neuronale Netze wie Large Language Models (LLMs) werden entsprechend ihren Rechenanforderungen auf Clustern teurer GPUs trainiert. Berichten zufolge wurde beispielsweise GPT4 trainiert 25000 Nvidia-GPUs für 90 bis 100 Tage.

Allerdings sind teure Hardware und lange Schulungszeiten nicht für jeden Praktiker oder jedes KI-Team machbar. Andererseits ermöglicht die Recheneffizienz herkömmlicher Algorithmen für maschinelles Lernen es Praktikern, auch mit begrenzten Ressourcen aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

4. Nicht alle Probleme erfordern Deep Learning

Tiefes Lernen ist nicht die absolute Lösung für alle Probleme. Es gibt bestimmte Szenarien, in denen ML Deep Learning übertrifft.

Zum Beispiel, in medizinische Diagnose und Prognose mit begrenzten Daten, ein ML-Algorithmus für Anomalieerkennung wie REMED liefert bessere Ergebnisse als Deep Learning. Ebenso ist traditionelles maschinelles Lernen in Szenarien mit geringer Rechenkapazität von Bedeutung flexible und effiziente Lösung.

Die Auswahl des besten Modells für ein Problem hängt in erster Linie von den Bedürfnissen der Organisation oder des Praktikers und der Art des vorliegenden Problems ab.

Maschinelles Lernen im Jahr 2023

Bild generiert mit Leonardo KI

Im Jahr 2023 entwickelt sich das traditionelle maschinelle Lernen weiter und konkurriert mit Deep Learning und generativer KI. In der Branche gibt es mehrere Einsatzmöglichkeiten, insbesondere beim Umgang mit strukturierten Datensätzen.

Zum Beispiel sind viele Schnelllebige Konsumgüter (FMCG) Unternehmen verarbeiten große Mengen tabellarischer Daten und verlassen sich bei kritischen Aufgaben wie personalisierten Produktempfehlungen, Preisoptimierung, Bestandsverwaltung und Lieferkettenoptimierung auf ML-Algorithmen.

Darüber hinaus viele Visions- und Sprachmodelle basieren immer noch auf traditionellen Techniken und bieten Lösungen in hybriden Ansätzen und neuen Anwendungen. Eine aktuelle Studie mit dem Titel „Brauchen wir wirklich Deep-Learning-Modelle für die Zeitreihenprognose?“ hat beispielsweise erörtert, wie Gradient-Boosting-Regressionsbäume (GBRTs) effizienter sind für Zeitreihenprognose als tiefe neuronale Netze.

Die Interpretierbarkeit von ML bleibt mit Techniken wie FORM (Shapley Additive Explanations) und LIME (Lokal interpretierbare modellagnostische Erklärungen). Diese Techniken erklären komplexe ML-Modelle und liefern Einblicke in ihre Vorhersagen und helfen so ML-Praktikern, ihre Modelle noch besser zu verstehen.

Schließlich bleibt traditionelles maschinelles Lernen eine robuste Lösung für verschiedene Branchen, in denen es um Skalierbarkeit, Datenkomplexität und Ressourcenbeschränkungen geht. Diese Algorithmen sind für die Datenanalyse und Vorhersagemodellierung unersetzlich und werden auch weiterhin Teil von a sein Arsenal des Datenwissenschaftlers.

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