Viele Menschen setzen maschinelles Lernen (ML) mit KI gleich, ob sie es erkennen oder nicht. ML ist eine der aufregendsten und vielversprechendsten Untergruppen in diesem Bereich, und alles hängt vom Modelltraining für maschinelles Lernen ab.
Wenn Sie möchten, dass ein Algorithmus Fragen beantwortet oder autonom arbeitet, müssen Sie ihm zuerst das Erkennen beibringen Muster. Dieser Prozess wird als Training bezeichnet und ist wohl der wichtigste Schritt auf dem Weg zum maschinellen Lernen. Training legt die Grundlage für die zukünftigen Anwendungsfälle von ML-Modellen und ist der Grund für deren Erfolg oder Misserfolg. Hier ist ein genauerer Blick darauf, wie es funktioniert.
Die Grundlagen des Modelltrainings für maschinelles Lernen
Training für maschinelles Lernen beginnt in vielen Fällen mit Data Mining. Dies ist die Ressource, mit der Sie Ihren Algorithmus lehren, sodass ein zuverlässiges Training mit dem Sammeln relevanter, genauer Informationen beginnt. Data Scientists beginnen oft mit Datensätzen, mit denen sie vertraut sind, um Ungenauigkeiten zu erkennen und spätere 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 Datenwissenschaftler ein Modell aus, das zu der gewünschten Mustererkennung passt. Diese variieren in ihrer Komplexität, aber alles läuft darauf hinaus, Ähnlichkeiten und Unterschiede in Datensätzen zu finden. Sie geben dem Modell einige Regeln zum Identifizieren 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 sie interpretiert, und passen sie dann nach Bedarf an, um sie genauer zu machen. Im weiteren Verlauf des Prozesses sollte das Modell immer zuverlässiger werden und komplexere Probleme bewältigen.
ML-Trainingstechniken
Die Grundlagen des ML-Trainings bleiben zwischen den Methoden weitgehend gleich, aber die spezifischen Ansätze variieren weit. Hier sind einige der gebräuchlichsten Trainingstechniken für maschinelles Lernen, die Sie heute im Einsatz sehen werden.
1. Überwachtes Lernen
Die meisten ML-Techniken fallen in zwei Hauptkategorien: überwachtes oder nicht überwachtes Lernen. Überwachte Ansätze verwenden beschriftete Datensätze, um ihre Genauigkeit zu verbessern. Beschriftete Eingaben und Ausgaben bieten eine Grundlage für das Modell, an der seine Leistung gemessen werden kann, und helfen ihm, im Laufe der Zeit zu lernen.
Überwachtes Lernen dient im Allgemeinen einer von zwei Aufgaben: Klassifikation, die Daten in Kategorien einordnet, oder Regression, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen analysiert und häufig Vorhersagen aus dieser Erkenntnis trifft. In beiden Fällen bieten überwachte Modelle eine hohe Genauigkeit, erfordern jedoch viel Aufwand von Data Scientists, um sie zu kennzeichnen.
2. Unüberwachtes Lernen
Im Gegensatz dazu verwenden unüberwachte Ansätze für maschinelles Lernen keine gekennzeichneten Daten. Infolgedessen erfordern sie nur minimale menschliche Eingriffe, daher der Titel „unbeaufsichtigt“. Das kann angesichts des zunehmender Mangel an Data Scientists, aber da sie anders funktionieren, eignen sich diese Modelle besser für andere Aufgaben.
Überwacht ML-Modelle sind gut darin, auf Beziehungen in einem Datensatz einzuwirken, während unüberwachte Modelle zeigen, was diese Verbindungen sind. Unüberwacht ist der richtige Weg, wenn Sie ein Modell trainieren müssen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, z. B. bei der Erkennung von Anomalien oder der Prozessoptimierung.
3. Verteiltes Training
Verteiltes Training ist eine spezifischere Technik beim ML-Modelltraining. Es kann entweder überwacht oder nicht überwacht werden und teilt Arbeitslasten auf mehrere Prozessoren auf, um den Prozess zu beschleunigen. Anstatt einen Datensatz nach dem anderen durch ein Modell laufen zu lassen, verwendet dieser Ansatz verteiltes Computing, um mehrere Datensätze gleichzeitig zu verarbeiten.
Da mehrere Datensätze gleichzeitig ausgeführt werden, kann verteiltes Training die Trainingszeit erheblich verkürzen ein Model. Mit dieser Geschwindigkeit können Sie auch genauere Algorithmen erstellen, da Sie sie innerhalb des gleichen Zeitrahmens 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 Dinge einzeln zu erledigen. Die Idee ist, dass dieser gruppierte Ansatz bessere Ergebnisse liefert als jede einzelne Aufgabe allein.
Multitasking-Lernen ist hilfreich, wenn Sie zwei Probleme mit der Überschneidung zwischen ihren Datensätzen haben. Wenn das eine weniger beschriftete Informationen hat als das andere, kann das, was das Modell aus dem abgerundeteren Satz lernt, ihm helfen, das kleinere zu verstehen. Sie werden diese Techniken oft in Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) sehen.
5. Transferlernen
Transferlernen ist ähnlich, verfolgt jedoch einen lineareren Ansatz. Diese Technik bringt einem Modell eine Aufgabe bei und verwendet diese dann als Grundlage, um damit zu beginnen, etwas Verwandtes zu lernen. Infolgedessen kann der Algorithmus mit der Zeit immer genauer werden und komplexere Probleme bewältigen.
Viele Deep-Learning-Algorithmen verwenden Transfer Learning, weil es eine gute Möglichkeit ist, auf immer anspruchsvollere und kompliziertere Aufgaben aufzubauen. Wenn man bedenkt, wie Deep Learning für