Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, Daten zum Lernen und für Vorhersagen zu nutzen. Ein Workflow für maschinelles Lernen ist der Prozess der Verwendung von Algorithmen und Daten zur Erstellung, Schulung und Bereitstellung eines Vorhersagemodells. Er umfasst mehrere Schritte, von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Testen und Einsetzen des Modells.
Der erste Schritt im Arbeitsablauf des maschinellen Lernens ist die Datenvorbereitung. Dazu gehört das Sammeln und Organisieren der Daten in einem Format, das vom Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Dies kann das Bereinigen, Filtern und Normalisieren der Daten beinhalten, um sicherzustellen, dass sie für den Algorithmus geeignet sind.
Feature-Engineering ist der Prozess der Erstellung neuer Features aus den vorhandenen Daten, die für das Training des maschinellen Lernmodells nützlich sind. Dies kann die Kombination vorhandener Merkmale, die Erstellung neuer Merkmale aus vorhandenen Daten oder die Umwandlung vorhandener Merkmale umfassen.
Der nächste Schritt im Arbeitsablauf des maschinellen Lernens ist die Modellauswahl. Dabei werden auf der Grundlage der Daten der beste Algorithmus und die besten Parameter für die Aufgabe ausgewählt. Verschiedene Algorithmen haben unterschiedliche Stärken und Schwächen, daher ist es wichtig, das Modell zu wählen, das am besten für die Aufgabe geeignet ist.
Nachdem das Modell ausgewählt wurde, muss es anhand der Daten trainiert werden. Dabei werden die Daten in das Modell eingespeist und die Parameter angepasst, um das Modell für die Aufgabe zu optimieren.
Nachdem das Modell trainiert wurde, muss es bewertet werden, um festzustellen, wie gut es abschneidet. Dazu können Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score verwendet werden, um die Leistung zu messen.
Hyperparameter sind die Parameter, die das Innenleben des Modells steuern. Die Abstimmung dieser Parameter kann die Leistung des Modells verbessern, daher ist es wichtig, den besten Parametersatz für die jeweilige Aufgabe zu finden.
Sobald das Modell bewertet wurde, kann es eingesetzt werden. Dabei wird das Modell verpackt und für die Verwendung in einer Produktionsumgebung verfügbar gemacht.
Schließlich ist es wichtig, das Modell nach seinem Einsatz zu überwachen. Dazu kann das Sammeln von Feedback und Daten aus dem Modell gehören, um seine Leistung im Laufe der Zeit zu messen.
Durch Befolgung dieser Schritte kann ein Workflow für maschinelles Lernen erstellt werden, um Vorhersagemodelle zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Mit diesem Prozess können Modelle erstellt werden, die zur Lösung von realen Problemen verwendet werden können.
Es gibt vier Hauptphasen in einem KI-Workflow: Datenerfassung, Datenverarbeitung, Modelltraining und Modellbereitstellung.
Die Datenerfassung ist die erste Phase, in der Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden. Diese Daten werden dann verarbeitet, um Merkmale und Bezeichnungen zu extrahieren. Die nächste Phase ist die Modellschulung, bei der ein Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet wird, um ein Modell auf den Daten zu trainieren. Schließlich wird das Modell eingesetzt und verwendet, um Vorhersagen für neue Daten zu treffen.
Die 7 Phasen des maschinellen Lernens sind wie folgt:
1. Vorverarbeitung der Daten: In dieser Phase werden die Daten bereinigt und formatiert, damit sie vom Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet werden können.
2. Aufteilung der Daten: In dieser Phase werden die Daten in einen Trainings- und einen Testsatz aufgeteilt, so dass der Algorithmus auf dem Trainingssatz trainiert und auf dem Testsatz bewertet werden kann.
3. Modelltraining: In dieser Phase wird der Algorithmus für maschinelles Lernen auf der Trainingsmenge trainiert.
4. Modellauswertung: In dieser Phase wird der trainierte Algorithmus für maschinelles Lernen an der Testmenge evaluiert.
5. Modell-Optimierung: In dieser Phase werden die Hyperparameter des maschinellen Lernalgorithmus angepasst, um seine Leistung zu verbessern.
6. Einsatz des Modells: In dieser Phase wird der trainierte Algorithmus für maschinelles Lernen eingesetzt, damit er in der realen Welt verwendet werden kann.
7. Modell-Überwachung: In dieser Phase wird die Leistung des implementierten Algorithmus für maschinelles Lernen überwacht und sichergestellt, dass er weiterhin wie erwartet funktioniert.
Es gibt vier Arten von Arbeitsabläufen:
1. Sequentiell: Diese Art von Workflow ist die einfachste und beinhaltet Aufgaben, die linear nacheinander ausgeführt werden.
2. Parallel: Bei dieser Art von Arbeitsablauf werden die Aufgaben nicht nacheinander, sondern gleichzeitig erledigt.
3. bedingt: Bei dieser Art von Arbeitsablauf werden Aufgaben nur dann erledigt, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind.
4. geschleift: Bei dieser Art von Workflow werden die Aufgaben in einer Schleife erledigt, d. h. dieselbe Aufgabe oder Gruppe von Aufgaben wird mehrmals wiederholt.
Es gibt drei grundlegende Komponenten von Arbeitsabläufen: Aufgaben, Ereignisse und Bedingungen. Aufgaben sind die einzelnen Schritte, aus denen ein Arbeitsablauf besteht. Ereignisse sind bestimmte Zeitpunkte, an denen etwas geschieht, das den Start oder das Ende einer Aufgabe auslöst. Bedingungen sind Kriterien, die erfüllt sein müssen, damit eine Aufgabe gestartet oder gestoppt werden kann.
Die drei Haupttypen von Aufgaben des maschinellen Lernens sind:
Klassifizierung: Eine Aufgabe, bei der das Ziel darin besteht, die Klassenbezeichnung eines Eingabedatenpunkts vorherzusagen. Bei einem Eingabebild einer Person wäre das Ziel beispielsweise die Vorhersage, ob diese Person männlich oder weiblich ist.
Regression: Eine Aufgabe, bei der das Ziel darin besteht, einen kontinuierlichen Wert für einen Eingabedatenpunkt vorherzusagen. Bei einem Eingabebild einer Person wäre das Ziel zum Beispiel, das Alter dieser Person vorherzusagen.
Clustering: Eine Aufgabe, bei der das Ziel darin besteht, Datenpunkte zu Clustern zusammenzufassen. Bei einem Satz von Datenpunkten, die die Vorlieben der Menschen für verschiedene Arten von Lebensmitteln darstellen, besteht das Ziel beispielsweise darin, diese Datenpunkte in Gruppen von Menschen mit ähnlichen Vorlieben zu gruppieren.