Der Prozess des Trainings eines AI-Modells

Obwohl jedes Projekt seine eigenen Herausforderungen und Anforderungen hat, bleibt der allgemeine Prozess des Trainings eines AI-Modells unverändert.

Diese fünf Schritte bieten eine Übersicht des AI-Modelltrainingsprozesses.

Daten vorbereiten: Erfolgreiches AI-Modelltraining beginnt mit hochwertigen Daten, die realistische Situationen der realen Welt genau und konsistent widerspiegeln müssen. Ohne diese Daten werden die nachfolgenden Ergebnisse bedeutungslos. Um erfolgreich zu sein, muss das Projektteam geeignete Datenquellen sorgfältig auswählen, Prozesse und Infrastrukturen für die manuelle und automatisierte Datensammlung einrichten und geeignete Reinigungs-/Transformationsprozesse entwickeln.

Das Trainingsmodell auswählen: Wenn die Datenaufbereitung die Grundlage für das Projekt bildet, stellt die Modellwahl den gesamten Mechanismus dar. Zu den Variablen in dieser Entscheidung gehören die Definition der Projektparameter und -ziele, die Auswahl der Architektur und die Wahl des Modellalgorithmus. Da verschiedene Trainingsmodelle unterschiedliche Ressourcen erfordern, müssen diese Faktoren gegen praktische Elemente wie Rechenanforderungen, Deadlines, Kosten und Komplexität abgewogen werden.

Initiales Training: Wie das Beispiel, in dem einem Kind beigebracht wird, Katzen und Hunde zu unterscheiden, beginnt auch das AI-Modelltraining mit den Grundlagen. Die Verwendung zu breiter Datensätze, zu komplexer Algorithmen oder falscher Modelltypen kann dazu führen, dass das System einfach nur Daten verarbeitet, anstatt zu lernen und sich zu verbessern. Während des initialen Trainings sollten sich die Data Scientists auf das Erzielen von Ergebnissen konzentrieren, die den erwarteten Parametern entsprechen, und gleichzeitig auf mögliche zerstörerische Fehler im Algorithmus achten. Durch Vermeidung von Übertraining kann sich das Modell schrittweise, stetig und sicher verbessern.

Trainingsvalidierung: Nach der initialen Trainingsphase kann das Modell zuverlässig erwartete Ergebnisse basierend auf wichtigen Kriterien erzeugen. Die Trainingsvalidierung ist die nächste Phase. In dieser Phase beginnen Experten, das Modell herauszufordern, um Probleme, Überraschungen oder Lücken im Algorithmus zu erkennen. Diese Phase verwendet Datensätze, die sich von denen der Anfangsphase unterscheiden, typischerweise mit einer breiteren und komplexeren Struktur als die Trainingsdatensätze.

Wenn Data Scientists diese Datensätze zum Testen verwenden, bewerten sie die Leistung des Modells. Während die Genauigkeit der Ausgabe wichtig ist, ist auch der Bewertungsprozess selbst von entscheidender Bedeutung. Zu den Hauptaufgaben dieses Prozesses gehören die Bewertung von Variablen wie Genauigkeit (Prozentsatz der richtigen Vorhersagen) und Recall (Prozentsatz der korrekt erkannten Kategorien). In einigen Fällen kann ein einzelner Wert zur Beurteilung des Ergebnisses verwendet werden. Zum Beispiel ist der F1-Score eine Metrik für Klassifikationsmodelle, die das Gewicht verschiedener Arten von falsch positiven/falsch negativen Ergebnissen umfasst und somit ein umfassenderes Verständnis des Erfolgs des Modells ermöglicht.

Das Modell testen: Nachdem das Modell mit einem sorgfältig ausgewählten und geeigneten Datensatz validiert wurde, wird es mit Live-Daten getestet, um die Leistung und Genauigkeit zu bewerten. Der Datensatz in dieser Phase sollte aus realen Szenarien stammen und dieser Schritt wird als „De-Training-Schleife“ bezeichnet, die es dem Modell ermöglicht, sich unabhängig weiterzuentwickeln. Wenn das Modell genaue Ergebnisse liefern kann (und noch wichtiger, die erwarteten Ergebnisse erreicht), kann es eingesetzt werden. Wenn das Modell Mängel aufweist, muss der Trainingsprozess wiederholt werden, bis die Leistungsstandards erreicht oder überschritten werden.

Obwohl der Einsatz ein wichtiger Meilenstein ist, bedeutet das Erreichen dieser Phase nicht das Ende des Modelltrainings. Je nach Modell kann jeder verarbeitete Datensatz eine weitere „Lektion“ für die KI darstellen, die den Algorithmus weiter verfeinert und verbessert. Data Scientists müssen die Leistung und die Ergebnisse kontinuierlich überwachen, insbesondere wenn das Modell mit unerwarteten Ausreißern arbeitet. Wenn ungenaue Ergebnisse auftreten, auch in kleinen Mengen, muss das Modell möglicherweise weiter angepasst werden, um zukünftige Ausgaben nicht zu beeinträchtigen.