Was sind
Modelle für maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich darauf konzentriert, Maschinen und Computer so zu trainieren, dass sie menschliche Lernweisen nachahmen, Aufgaben autonom ausführen und ihre Genauigkeit durch die Verarbeitung zunehmender Datenmengen und Erfahrungen verbessern. Ein Machine-Learning-Modell ist daher ein Computerprogramm, das automatisch Entscheidungen auf Basis von Mustererkennung treffen kann. Im Wesentlichen handelt es sich um eine mathematische Darstellung von Zusammenhängen innerhalb eines Datensatzes, die genutzt werden kann, um Klassifikationen vorzunehmen oder fundierte Entscheidungen für unbekannte Daten zu treffen.

Unternehmen können von ML-Modellen profitieren, indem sie komplexe Aufgaben automatisieren, wie das Erkennen von Mustern oder Anomalien in großen Datenmengen. Angesichts der Vielzahl verfügbarer ML-Modelle sowie der Komplexität der Modellentwicklung und -bereitstellung kann es jedoch eine Herausforderung sein, das richtige Modell für einen spezifischen Anwendungsfall auszuwählen und zu implementieren

Überblick über Modelle für maschinelles Lernen

Ein Machine-Learning-Modell ist ein Programm, das automatisch Muster erkennen kann. Dies ist möglich, weil das Modell während eines Trainingsprozesses mit Daten konfrontiert wird und dabei „lernt“, welche Muster in den Daten existieren.

Dieser Ansatz zur Mustererkennung und Datenverarbeitung unterscheidet ML-Modelle von anderen Arten von Softwareanwendungen. Herkömmliche Programme benötigen explizite Logik, um Informationen zu verarbeiten oder Entscheidungen zu treffen. Entwickler müssen Code schreiben, der genau definiert, wie eine Anwendung auf bestimmte Eingaben reagieren soll.

Machine-Learning-Modelle hingegen können Entscheidungen treffen oder Aktionen ausführen, ohne dass ihr Code explizite Anweisungen enthält, wie auf jede mögliche Benutzereingabe oder Anfrage zu reagieren ist. Stattdessen nutzen ML-Modelle Mustererkennung, um ihr Verhalten zu steuern. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für Anwendungsfälle, in denen es unmöglich oder unpraktisch wäre, jede mögliche Daten-Eingabe vorherzusehen und entsprechende Logiken zu implementieren.

Ein Beispiel dafür ist ein durch maschinelles Lernen gestützter Chatbot, der auf offene Benutzereingaben reagieren kann, ohne dass jede mögliche Eingabe explizit vorgegeben werden muss. Stattdessen analysiert das Modell die Eingabe, vergleicht sie mit Frage-Antwort-Mustern aus seinen Trainingsdaten und generiert eine Antwort, die den in den Trainingsdaten erkannten Mustern folgt.

ML-Modelle lassen sich anhand der Methoden, die sie zur Datenverarbeitung und Mustererkennung verwenden, kategorisieren. Zu den häufigsten Beispielen gehören:

• Lineare Regression: Eine der einfachsten ML-Modelltechniken, die Zusammenhänge zwischen Variablen und Eingaben bestimmt, indem sie kontinuierliche numerische Werte vorhersagt.
• Support Vector Machines (SVM): Ein weiteres relativ einfaches Modell, das Daten in Kategorien zur Klassifikation und Regression unterteilt.
• Entscheidungsbäume: Ein fortgeschritteneres Modell, das eine baumartige Struktur von Entscheidungen und deren Konsequenzen erstellt.
• Random Forest: Eine Weiterentwicklung der Entscheidungsbaum-Modelle, bei der mehrere Entscheidungsbäume generiert und deren Ergebnisse kombiniert werden, um genauere Entscheidungen zu treffen.
• Boosting-Algorithmus: Ein Ansatz, der Beziehungen zwischen Datenpunkten analysiert, um schwache Lerner (d.h. zufällige oder nahezu zufällige Zusammenhänge) in starke Lerner (bedeutungsvolle Zusammenhänge) zu verwandeln.
• Neuronale Netze: Ein fortschrittliches ML-Modell, das die Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt, um komplexe, mehrschichtige Datenbeziehungen zu erkennen.

ML-Modell-Trainingstechniken

Neben den oben beschriebenen Modelltypen lassen sich ML-Modelle auch anhand der verwendeten Trainingsmethoden kategorisieren. Die drei gängigsten Trainingsansätze sind:

• Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Diese Modelle basieren auf gelabelten Daten für das Training. Das bedeutet, dass die Daten vor dem Training mit Tags oder Labels versehen werden, die den enthaltenen Informationstyp kennzeichnen. Mithilfe dieser Labels kann das Modell Muster in den Datenbeziehungen erkennen. Eine Herausforderung des überwachten Lernens besteht darin, dass das Labeln der Daten ein manueller und zeitaufwendiger Prozess ist.
• Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Ein unüberwachtes Modell wird mit nicht gelabelten Daten trainiert. Stattdessen identifiziert es automatisch Beziehungen in den Daten, indem es große Datenmengen analysiert und darin eingebettete Muster erkennt. Da für unüberwachtes Lernen keine gelabelten Daten erforderlich sind, ist das Beschaffen von Trainingsdaten meist einfacher als beim überwachten Lernen. Allerdings kann das Fehlen von Labels es schwieriger machen, das Modell gezielt auf bestimmte Ausgaben hin auszurichten.
• Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Bei diesem Ansatz lernt ein Modell durch Versuch und Irrtum, indem es mit einer Umgebung interagiert und Rückmeldungen zur Validität seiner Aktionen erhält. Reinforcement Learning kann Modelle zu optimalen Ergebnissen führen, ohne dass ML-Entwickler vor dem Training Daten labeln müssen.

Einige ML-Modelle kombinieren mehrere dieser Ansätze. So wurden beispielsweise viele der großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die hinter den heutigen generativen KI-Plattformen stehen – etwa OpenAIs GPT-Modellen –, größtenteils mit nicht gelabelten Daten trainiert, also überwiegend unüberwacht. Da sie jedoch auch mit gelabelten Daten trainiert wurden, können sie als teilweise überwachtes Modell betrachtet werden.

Schritte zur Entwicklung eines Maschine-Learning-Modells

Die Erstellung eines Machine-Learning-Modells ist ein mehrstufiger Prozess. Wichtige Phasen umfassen:

• Datenerfassung: Ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung eines ML-Modells, da er die Grundlage für präzise Vorhersagen schafft. In dieser Phase werden relevante Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, um das Modell zu trainieren und dessen Genauigkeit zu verbessern.
• Datenvorverarbeitung: Hierbei wird der Datensatz bereinigt, indem fehlende Werte ersetzt, doppelte Informationen entfernt und Daten normalisiert oder skaliert werden, um eine einheitliche Struktur zu gewährleisten.
• Merkmalsauswahl (Feature Selection): Dieser Schritt identifiziert die relevantesten Attribute, um die Modellleistung zu optimieren und die Komplexität zu reduzieren.
• Algorithmus-Auswahl: Das Entwicklungsteam wählt einen Algorithmus aus, der zum jeweiligen Problemtyp (z. B. Klassifikation, Regression oder Clustering) und zur Art des Datensatzes passt. Dabei werden Faktoren wie Interpretierbarkeit, benötigte Rechenressourcen und die Fähigkeit des Modells berücksichtigt, auch bei großen Datenmengen effizient zu arbeiten.
• Modelltraining: In dieser Phase wird das Modell mit einem Teil der vorverarbeiteten Daten trainiert, ebenso mit feinjustierten Hyperparametern feinjustiert, die etwa die Optimierung der Modellleistung priorisieren.
• Modellbewertung: Nach Abschluss des Trainings wird das Modell getestet, indem seine Reaktionen auf Eingabedaten analysiert werden. Falls das Modell nicht wie gewünscht funktioniert, kann es mit neuen oder erweiterten Trainingsdaten sowie angepassten Hyperparametern weiter trainiert werden.

Nach der Entwicklung eines Modells folgt die Modellbereitstellung (Deployment). In diesem Schritt wird das Modell in einer Produktionsumgebung für Endbenutzer zugänglich gemacht. Anschließend führt es Inferenzen durch – das heißt, es verarbeitet reale Benutzereingaben und generiert darauf basierende Vorhersagen oder Entscheidungen.

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