Die Auswahl des richtigen KI-Modells

31.07.2020

KI Model

Die Popularität von KI-Systemen (Künstliche Intelligenz) wächst sprunghaft an. Unternehmen auf der ganzen Welt beginnen zu verstehen, wie sie von diesen Systemen profitieren können, aber die künstliche Intelligenz ist noch nicht so weit, dass man sie einfach aus der Schachtel nehmen und erwarten kann, dass sie funktioniert. KI-Systeme erfordern Training, und genau hier kommen KI-Modelle ins Spiel.

Ein “KI-Modell” ist ein Algorithmus, der mit den Daten und Eingaben eines menschlichen Experten gefüttert wird. Das Modell wird auf seine Genauigkeit hin bewertet, indem die Ergebnisse, die es liefert, mit den vom menschlichen Experten getroffenen Entscheidungen verglichen werden. Dazu muss der Algorithmus oft eine beträchtliche Datenmenge überprüfen. Darüber hinaus ist das Modell durch den Zugriff auf Daten aus mehreren Quellen besser in der Lage, Muster zu finden, die es zur weiteren Rationalisierung seiner Analyse verwenden kann. Das Modell versucht, den Entscheidungsprozess eines Expertenteams mit Zugriff auf die gleichen Daten zu replizieren.

Welches Modell ist das richtige Modell?

Wenn es um Modelle für KI geht, gibt es oft mehr als eine richtige Antwort. Es gibt viele verschiedene Modelle, die betrachtet werden können, und einige dieser Algorithmen sind besser als andere, je nach dem zu analysierenden Problem. Beispielsweise unterscheidet sich die Verwendung eines Objekterkennungsmodells bei der KI-Entwicklung erheblich von einem Vorhersagemodell. In jedem Fall unterscheiden sich die Funktionsweise, die gesuchten Informationen und die Ergebnisse, die sie liefern, je nach den Modellen.

Vorhersagemodell

Mit einem Vorhersagemodell suchen Sie nach Ja/Nein-Mustern, die Ihre Daten darstellen. Tools wie der KI-Builder können die Informationen aus vergangenen Ergebnissen nutzen, um zu lernen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Diese Art von Modell eignet sich hervorragend für Unternehmen, die nach Ja/Nein-, Pass/Fail-Antworten suchen. Zum Beispiel, um zu verstehen, welche Konten möglicherweise nicht pünktlich zahlen oder welche Kunden ihren Service am ehesten erneuern würden.

Bei einem Vorhersagemodell ist es am besten, wenn die Person, die das Modell erstellt, das Geschäft und die Bedeutung der zu analysierenden Daten versteht. Wenn Sie z. B. versuchen, die Abwanderung von Kunden zu verstehen, müssen Sie sicherstellen, dass die analysierten Daten korrekt angeben, ob ein Kunde abgewandert ist oder nicht und wo diese Informationen gespeichert sind. Mit diesen Informationen kann das Modell darauf trainiert werden, nach Mustern zu suchen, bei denen die Abwanderung von Kunden durch andere Entscheidungen beeinflusst wurde.

Kategorieklassifizierungsmodell

Daten aller Art nehmen an Volumen, Umfang und Komplexität zu. Die Quelle der Daten – ihre Kanäle – nehmen in ähnlicher Weise zu, wobei E-Mail, Text, soziale Medien und andere noch massivere Informationsmengen beisteuern. Während Daten wertvolle Erkenntnisse enthalten, ist es in diesem Meer an Informationen schwierig und zeitaufwendig, die richtigen zu erhalten.

Die Kategorieklassifizierung löst dieses Problem durch Tags, mit denen Daten nach Spam, Stimmung, Kundenwünschen und anderen Themen sortiert werden können. Durch den Einsatz von Kategorieklassifizierungsmodellen sind Unternehmen besser in der Lage, Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu skalieren. Bei diesen Modellen ist es wichtig, sicherzustellen, dass Tags in ihrer Verwendung in den Schulungsdaten ausgewogen sind, und in ähnlicher Weise sollten die verwendeten Daten so weit wie möglich mit den erwarteten Daten übereinstimmen.

Modell zur Entitätsextraktion

Bei der Entitätsextraktion ziehen Sie tatsächlich spezifische Informationen aus einem größeren Datensatz. Das Entitätsextraktionsmodell sucht nach bestimmten Daten, die in einem Textsatz enthalten sind, der auf den Anforderungen Ihrer Organisation basiert. Auf diese Weise können unstrukturierte Daten in strukturierte maschinenlesbare Daten umgewandelt werden.

Formularverarbeitungsmodell

Das Formularverarbeitungsmodell ist in der Lage, Schlüsselinformationen aus Ihren Online-Formularen zu extrahieren. Die Formulare selbst können in einer Vielzahl verschiedener Formate vorliegen, von Bilddateien (JPG, PNG) bis hin zu PDF, und es sind mindestens fünf Formulare erforderlich, um die Schulung des Modells durchzuführen.

Objekterkennungsmodell

Bei der Objekterkennung sehen Sie sich Bilder an. Diese Art von Modell erfordert eine beträchtliche Menge an Bildern für jeden Datensatz. Wenn nicht genügend Bilder zur Verfügung stehen, ist das Modell möglicherweise nicht in der Lage, relevante Ähnlichkeiten korrekt zu identifizieren. Darüber hinaus ist es wichtig, sicherzustellen, dass Sie über eine ausgewogene Menge an Bildern verfügen – Hunderte von Bildern eines Typs und nur 5 oder 10 Bilder eines anderen Typs können die Daten verzerren.

Bestellen Sie eine große Menge an Bildern, die von Clickworkern speziell für Ihr Modell erstellt wurden, um Ihr KI-System optimal zu trainieren.
Beauftragen Sie große Mengen an Bildern , die von Clickworkern speziell für Ihr Modell erstellt wurden,um Ihr KI-System optimal zu trainieren.

Mit dem Objekterkennungsmodell sollten die Daten so vielfältig wie möglich sein. Bilder von Katzen (wenn diese das Objekt sind) sollten Katzen nicht nur auf dem Sofa zeigen, sondern an verschiedenen Orten und in verschiedenen Posen, um das Modell am effektivsten zu machen. Berücksichtigen Sie Kriterien wie Beleuchtung, Hintergrund, Größe und Fotowinkel, da jeder dieser Faktoren eine Rolle spielt. Achten Sie auch auf negative Verzerrungen, falls sich das KI-Modell auf einen anderen gemeinsamen Faktor auf dem Foto konzentriert, statt auf den Gegenstand, an dem Sie interessiert sind.

Auswahl des richtigen Modells

Die Wahl des richtigen Modells hängt von Ihrem Geschäftsfall und Ihren Anforderungen ab. Zu den zu berücksichtigenden Schlüsselfaktoren gehören das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der Eingabe der Daten, die Sie verarbeiten möchten. Diese sind als die 3 V’s (engl.: volume, variety, velocity) von Big Data bekannt. Darüber hinaus müssen Sie wissen, wie viel Zeit Sie für die Datenverarbeitung aufwenden können und wie viele Ressourcen Ihnen zur Verfügung stehen. Vielleicht am wichtigsten ist es jedoch, das Ziel zu kennen, welches Sie mit Ihrer Datenverarbeitung erreichen wollen.

KI-Modelle in der realen Welt

Die weltweiten Investitionen in KI-Modelle nehmen weiter zu. Modelle wurden in einer Vielzahl von Branchen und Sektoren eingesetzt, aber während sie sich in einigen Bereichen als sehr vielversprechend erwiesen haben fehlen sie in anderen noch immer. Im Online-Bereich, z. B. in sozialen Medien, Bild- und Spracherkennung, erfüllen und übertreffen KI-Modelle die Ziele und Absichten ihres Schöpfers.

In anderen Bereichen werden sie jedoch von dynamischen Faktoren wie wechselnden Wetterbedingungen beeinflusst, die im Modell nicht berücksichtigt werden. Gegenwärtig kann diese Lücke nur durch menschliches Eingreifen vor Ort geschlossen werden, doch mit zunehmendem Umfang, Größe und Detailliertheit der Daten werden die Modelle auch weiterhin an Fähigkeiten und Fachwissen zunehmen.

KI-Modelle sind nicht etwas, das einfach entwickelt und in Ruhe gelassen werden kann. Unternehmen verändern sich ständig auf der Grundlage sich ändernder Geschäftsanforderungen und makroökonomischer Trends. Diese Veränderungen wirken sich auf die Produkte und Prozesse innerhalb einer Organisation aus, und KI-Systeme müssen sich ebenfalls an diese Veränderungen anpassen können. 

 

Dieser Artikel wurde am 31.July 2020 von Clickblogger geschrieben.

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