Maschinelles Lernen ist ein starkes Werkzeug zur Ausführung von immer wiederkehrenden Aufgaben. Die Integration in vielen Branchen hat zur Folge, dass sich Mitarbeiter wieder mehr auf ihre Kernkompetenzen fokussieren können. Vor dem Erstellungsprozess haben die meisten Unternehmen Angst und so sind Spezialisten für Data Science die besten Ansprechpartner.
Die Grundlagen des Prozesses sollten aber verstanden werden, denn in immer mehr Organisationen kommt maschinelles Lernen zum Einsatz.
Routinen erleichtern maschinelles Lernen
Auch wenn KI/ML-Lösungen individuell auf die Bedürfnisse anpassbar sind, erleichtern routinierte Ansätze das Training des Modells. Alles funktioniert auf Basis von Algorithmen, die vielfältige und vor allem hochwertige Daten verarbeiten. So kann die Trainingseffizienz der künstlichen Intelligenz gesteigert und optimiert werden.
Der ersten und wichtigste Schritt für Unternehmen ist, die Notwendigkeit innerhalb des Betriebs zu verstehen. Es fordert viele Ressourcen, den Entwicklungsprozess von A bis Z zu durchlaufen. Mit klaren Zielen lässt sich die Arbeitsleistung besser verteilen. Es muss klar definiert werden, welche Problemlösungen das Modell am Ende anbieten muss.
Auch der angestrebte Erfolg muss klar definiert sein. Ein vorhandenes Modell kommt vor allem dann effizient zum Einsatz, wenn es optimal auf die Ziele eines Betriebs ausgerichtet ist.
Bevor es also an die Konzeptionierung geht, müssen folgende Fragen beantwortet werden:
- Wer ist der Haupteigentümer des maschinellen Projekts?
- Welches Problem muss das Modell lösen können und wie wird Erfolg definiert?
- Wurde das Projekt vollständig und von allen beteiligten Personen verstanden?
- Können vortrainierte Modelle vorübergehend zum Einsatz kommen?
- Sind Quellen der Trainingsdaten in ausreichender Qualität vorhanden?
Passenden Algorithmus für die eigenen Bedürfnisse wählen
Transferlernen ist ein komplexes Thema, oft wird ein vollständig neues Projekt angestrebt. Bei der Erstellung kommt es nun darauf an, dass der passende Modelltyp genutzt wird. Welcher Algorithmus gut geeignet ist, hängt von den späteren Aufgaben des Modells ab.
Auch die individuellen Merkmale des Datensatzes spielen eine Rolle. Ein erfahrener Datenwissenschaftler kann dabei helfen, mit einer explorativen Datenanalyse eine Grundlage zu schaffen.
Nachdem das Problem und die Kerndaten der KI begriffen wurden, kann der Algorithmus für maschinelles Lernen programmiert werden. Soll das Modell unbeaufsichtigt lernen, wird es ausschließlich mit unbeschrifteten Datensätzen gefüttert. Das Modell lernt anhand des Datensatzes und ist vor allem dann sinnvoll, wenn Muster und Trends herauskristallisiert werden sollen.
Bereitstellung nach einem Test
Bevor das Modell wirklich bereitgestellt wird, muss es einen Test durchlaufen. Nachdem eine maschinelle Lernoptimierung in der realen Umgebung getestet wurde lässt sich leichter erkennen, ob es noch Optimierungsbedarf gibt. Jedes Modell hat seinen Fehlergrad, in der Optimierungsphase können die Fehler reduziert werden.
Wenn der Test problemlos durchlaufen wurde, kann das Modell schließlich im Unternehmen bereitgestellt werden. Es ist von entscheidender Wichtigkeit, dass alle damit betrauten Mitarbeiter auch tatsächlich maximale Informationen erhalten. Es ist immer hilfreich, maschinelle Lernmodelle vom Profi bereitstellen zu lassen.
Selbst die erfahrensten IT-Experten haben auf diesem Bereich noch Nachholbedarf. Experten analysieren exakt, welche Form des maschinellen Lernens zu einer Organisation passt und können das Modell genau auf die Bedürfnisse anpassen. Dabei steht das endgültige Ziel im Fokus.