Arten und Bedeutung von KI-Trainingsdaten

18.05.2020

Types of AI Training Data

1997 war ein entscheidendes Jahr in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI), denn zum ersten Mal gelang es einer Maschine, einen Weltmeister im Schach zu besiegen. Deep Blue war ein IBM Supercomputer und hatte, nach der 4:2-Niederlage gegen Garry Kasparov in 1996 dazugelernt und sich verbessert, um ihn 1997 schließlich nach einer erbitterten Schlacht zu schlagen.

Maschinelles Lernen und KI verwenden komplizierte Algorithmen, um Informationen zu verarbeiten und zu lernen. Diese Algorithmen imitieren das menschliche Gehirn und genau wie ein menschliches Kind lernt können sie auch durch Daten und Erfahrung gelehrt werden.

Wie Trainingsdaten Systeme schulen

Die Fähigkeit eines Computers, Schach zu spielen, ist etwas, das programmiert werden kann. Die Anzahl der Züge und Sequenzen sind alle einfach und unkompliziert. Ein Schachgroßmeister schaut jedoch viele Schritte voraus und plant Züge, die auf verschiedenen Strategien basieren. Maschinen sind besser im Verarbeiten und Speichern von Daten als wir. Um sie von einfachen Speicher- und Rechengeräten in intelligente Maschinen umzuwandeln, bedarf es der Verwendung von Trainingsdaten.

Trainingsdaten sind einfach eine Reihe von Informationen, die den Maschinen zur Verfügung gestellt werden, um sie zu lehren und auszubilden. Auf diese Weise lernen Computer zum Beispiel den Unterschied zwischen Katzen und Hunden. Durch die Bereitstellung eines Computeralgorithmus mit Beispielen für jeden dieser Algorithmen lernen sie im Laufe der Zeit allmählich die spezifischen Unterscheidungsmerkmale, auf die sie achten müssen. Wenn Sie die Beispiele weiter verfeinern, können Sie sie auf Unterschiede zwischen verschiedenen Rassen trainieren und so ihre Fähigkeiten weiter verbessern.

Gute vs. schlechte Trainingsdaten

Schlechte Daten können katastrophal sein. Wenn die Daten falsch klassifiziert sind, kann das weitreichende Folgen haben. Wenn Sie z.B., statt Katzen und Hunde zu klassifizieren, Menschen und Haustiere betrachten würden, könnte eine Verwechslung dieser beiden Kategorien recht folgenschwer sein.

Nehmen wir als Beispiel eine Sicherheitsfirma mit KI-fähigen Kameras für zu Hause. Die meisten Menschen stellen diese so ein, dass sie die Bewegungen ihrer Haustiere ignorieren, besonders wenn sie schlafen. Wenn die Kamera eine Person mit einem Haustier verwechselt, könnte sie den Hausbesitzer jedoch nicht auf einen potenziellen Eindringling aufmerksam machen. Dies kann katastrophal sein und erhebliche Auswirkungen auf die Gesundheit und Sicherheit der Benutzer haben.

Trainingsdaten sind beim maschinellen Lernen von entscheidender Bedeutung und die Daten müssen korrekt sein. Bei diesen Daten sind Qualität, Quantität und Vielfalt wichtige Faktoren. KI und Maschinen lernen aus den Daten, die sie erhalten.

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Die verschiedenen Arten von Daten

Daten selbst können im Allgemeinen auf zwei verschiedene Arten klassifiziert werden: strukturierte Daten und unstrukturierte Daten. Strukturierte Daten sind im Allgemeinen Informationen, die beschriftet/getagt und kategorisiert sind und in Datenbanken gefunden werden können. Unstrukturierte Daten haben jedoch keine vorgegebene Definition oder ein vordefiniertes Modell.

Selbst wenn Ihr Algorithmus Zugriff auf gut strukturierte Daten hat, sind es möglicherweise nicht die richtigen Daten für seine Bedürfnisse. Es muss unbedingt sichergestellt werden, dass Ihr Algorithmus aus Informationen lernt, die ihn in die richtige Richtung lenken. Die in ML (maschinelles Lernen) verwendeten Daten werden im Allgemeinen in drei verschiedene Kriterien unterteilt.

Trainingsdaten

Stellen Sie sich Trainingsdaten wie ein Lehrbuch vor, aus dem Ihr KI-System lernt. Es ist etwas, das viele Male verwendet wird und auf das immer wieder Bezug genommen wird. Dies sind die Daten, auf die sich Ihr Modell kontinuierlich stützen wird und die den Großteil der Kriterien enthalten sollten, an denen sie sich messen lassen.

Daten zur Validierung

Maschinen lernen nicht nur durch die Überprüfung von Informationen, sondern auch durch das Lernen aus Fehlern. Hier kommen Validierungsdaten ins Spiel. Dieser Datentyp kann Entwicklern dabei helfen, zu bestimmen, wie genau ein Modell ist. Außerdem können Validierungsdaten zur Optimierung des Modells verwendet werden, um seine allgemeinen Fähigkeiten zu verbessern.

Testdaten

Genauso wie die Schülerinnen und Schüler am Ende ihres Schuljahres Tests ablegen, benötigen AI- und ML-Modelle eine ähnliche Validierung. Dieser Schritt ist entscheidend für die Gewährleistung und das Verständnis der Genauigkeit des Modells. Testdaten können erst in den letzten Phasen eingeführt werden, da eine frühere Einführung die Ausbildung ungültig macht.

Die Daten selbst lassen sich zwar in die drei genannten Typen einordnen, aber sie weisen einige Gemeinsamkeiten auf. Im Allgemeinen werden die Daten paarweise formatiert, wobei ein Satz die Eingabeinformation ist und der zweite gekennzeichnete Satz bestimmten Antworten entspricht. Klassifizierungen müssen jedoch nicht auf nur ein Feld beschränkt werden. Richtig formatierte Daten können in mehreren Feldern kategorisiert werden, um den Algorithmus besser zu trainieren.

Einzigartige Daten zählen

Unterschiedliche KI- und ML-Systeme können nicht mit den gleichen Daten trainiert werden. Während die Inputs für die verschiedenen Systeme gleich sein könnten, wären die Outputs unterschiedlich, und die Verwendung desselben Datensatzes würde die Ergebnisse in eine bestimmte Richtung verzerren. Jeder Algorithmus erfordert spezifisch erstellte und formatierte Daten, um sicherzustellen, dass das Lernen effizient und optimiert ist.

Es gibt keine bestimmte richtige Anzahl, wenn es um die Datenmenge geht, die Ihr Modell benötigt. Datenwissenschaftler sind sich im Allgemeinen einig, dass mehr Informationen besser sind, aber die Menge variiert je nach dem, was Sie zu erreichen versuchen. Einfach ausgedrückt: Je komplexer die Aufgabe, desto größer ist die erforderliche Datenmenge.

Trainingsdaten finden

Trainingsdaten sind vorhanden, aber manchmal kann es schwierig sein, sie zu finden. Dafür gibt es in erster Linie zwei verschiedene Gründe. In einem Fall wurden die verfügbaren Daten für einen bestimmten Zweck erstellt, der nicht Ihren Anforderungen entspricht. Oder die verfügbaren Daten sind zu allgemein und ebenfalls für Ihren Zweck nicht geeignet.

Es ist jedoch möglich, Daten zu finden, die mit Tags versehen werden können. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen Datensatz für Ihre Algorithmen zur Verfügung haben, was in der Zukunft eine erhebliche Zeitersparnis bedeuten kann. Diese Daten sind über einige öffentliche Quellen und auch bei Anbietern von Trainingsdaten erhältlich. Anbieter dieser Daten sind teurer, können aber helfen, Zeit zu sparen.

Schlussfolgerung

Genaue Trainingsdaten sind entscheidend für den Erfolg. Schüler, denen ein Lehrbuch mit fehlenden Seiten oder mit falschen Informationen zur Verfügung gestellt wird, werden wahrscheinlich nicht gut abschneiden. Dasselbe gilt für KI- und ML-Systeme, die mit ungenauen oder fehlerhaften Informationen versorgt werden.

Die heutigen Computer und Laptops sind hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit wesentlich stärker und können Deep Blue ohne Probleme besiegen. Die Maschinen auf dieses Level zu bringen erforderte jedoch Zeit und kontinuierliche Anstrengungen. Jede Iteration baute auf den Erfolgen und Misserfolgen früherer Generationen auf. Wenn man darüber nachdenkt, ist das dem wie wir alle lernen sehr ähnlich.

 

Dieser Artikel wurde am 18.May 2020 von humangrid geschrieben.

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