Modellschulung für maschinelles Lernen: Vollständiger Leitfaden für Unternehmen

Im Jahr 2016 brachte Microsoft einen KI-Chatbot namens Tay auf den Markt. Es sollte in Echtzeit-Konversationen auf Twitter eintauchen, den Fachjargon aufgreifen und mit jedem neuen Chat intelligenter werden.

Das Experiment scheiterte jedoch, da böswillige Benutzer schnell die Lernfähigkeiten des Chatbots ausnutzten. Wenige Stunden nach dem Start begann Tay, beleidigende und unangemessene Tweets zu veröffentlichen, was die negative Sprache widerspiegelte, die es von den Nutzern gelernt hatte.

Tays Tweets verbreiteten sich viral, erregten große Aufmerksamkeit und schadeten dem Ruf von Microsoft. Der Vorfall verdeutlichte die potenziellen Gefahren des Einsatzes von Modellen des maschinellen Lernens (ML) in realen, unkontrollierten Umgebungen. Das Unternehmen musste sich öffentlich entschuldigen und Tay schließen, da es die Mängel in seinem Design einräumte.

Spulen wir heute vor und hier beschäftigen wir uns mit der Bedeutung einer ordnungsgemäßen ML-Modellschulung – genau das, was Microsoft vor diesem PR-Sturm hätte bewahren können.

Also, anschnallen! Hier ist Ihr Leitfaden zum ML-Modelltraining vom ITRex-Entwicklungsunternehmen für maschinelles Lernen.

Modelltraining für maschinelles Lernen: Wie unterschiedliche Ansätze für maschinelles Lernen den Trainingsprozess prägen

Beginnen wir damit: Es gibt keinen einheitlichen Ansatz für ML. Die Art und Weise, wie Sie ein ML-Modell trainieren, hängt von der Art Ihrer Daten und den Ergebnissen ab, die Sie anstreben.

Werfen wir einen kurzen Blick auf vier wichtige ML-Ansätze und sehen, wie jeder den Trainingsprozess beeinflusst.

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen wird der Algorithmus an einem beschrifteten Datensatz trainiert und lernt, Eingabedaten der richtigen Ausgabe zuzuordnen. Ein Ingenieur führt ein Modell durch eine Reihe gelöster Probleme, bevor das Modell neue Probleme selbstständig lösen kann.

Beispiel: Stellen Sie sich ein überwachtes Lernmodell vor, dessen Aufgabe darin besteht, Bilder von Katzen und Hunden zu klassifizieren. Der beschriftete Datensatz besteht aus Bildern, die mit entsprechenden Beschriftungen (Katze oder Hund) versehen sind. Das Modell verfeinert seine Parameter, um die Bezeichnungen neuer, unsichtbarer Bilder genau vorherzusagen.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Hier hingegen taucht der Algorithmus in unbeschriftete Daten ein und sucht selbstständig nach Mustern und Zusammenhängen. Es gruppiert ähnliche Datenpunkte und entdeckt verborgene Strukturen.

Beispiel: Denken Sie an das Training eines ML-Modells für die Kundenclusterisierung in einem E-Commerce-Datensatz. Das Modell durchsucht Kundendaten und unterscheidet anhand ihres Kaufverhaltens unterschiedliche Kundencluster.

Halbüberwachtes Lernen

Halbüberwachtes Lernen ist der Mittelweg, der Elemente sowohl des überwachten als auch des unbeaufsichtigten Lernens kombiniert. Mit einer kleinen Menge gekennzeichneter Daten und einem größeren Pool unbeschrifteter Daten schafft der Algorithmus ein Gleichgewicht. Dies ist die pragmatische Wahl, wenn vollständig gekennzeichnete Datensätze knapp sind.

Beispiel: Stellen Sie sich ein medizinisches Diagnoseszenario vor, in dem die gekennzeichneten Daten (Fälle mit bekannten Ergebnissen) begrenzt sind. Halbüberwachtes Lernen würde eine Kombination aus gekennzeichneten Patientendaten und einem größeren Pool nicht gekennzeichneter Patientendaten nutzen und so die Diagnosemöglichkeiten verbessern.

Verstärkungslernen

Reinforcement Learning ist ein algorithmisches Äquivalent von Versuch und Irrtum. Ein Modell interagiert mit einer Umgebung, trifft Entscheidungen und erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen. Im Laufe der Zeit verfeinert es seine Strategie, um die kumulativen Belohnungen zu maximieren.

Beispiel: Erwägen Sie das Training eines maschinellen Lernmodells für eine autonome Drohne. Die Drohne lernt, durch eine Umgebung zu navigieren, indem sie Belohnungen für erfolgreiche Navigation und Strafen für Kollisionen erhält. Im Laufe der Zeit verfeinert es seine Richtlinien, um effizienter zu navigieren.

Während jeder ML-Ansatz eine individuell zugeschnittene Abfolge und Betonung bestimmter Schritte erfordert, gibt es einen Kernsatz von Schritten, die allgemein auf verschiedene Methoden anwendbar sind.

Im nächsten Abschnitt führen wir Sie durch diese Sequenz.

Modellschulung für maschinelles Lernen: Schritt für Schritt

Chancen identifizieren und Projektumfang definieren

Der Schritt besteht nicht nur darin, das vorliegende Geschäftsproblem zu entschlüsseln, sondern auch die Möglichkeiten zu ermitteln, bei denen ML seine transformative Kraft entfalten kann.

Beginnen Sie mit der Zusammenarbeit mit wichtigen Stakeholdern, einschließlich Entscheidungsträgern und Fachexperten, um ein umfassendes Verständnis der geschäftlichen Herausforderungen und Ziele zu erlangen.

Formulieren Sie als Nächstes klar das spezifische Problem, das Sie durch das Training eines ML-Modells angehen möchten, und stellen Sie sicher, dass es mit den umfassenderen Geschäftszielen übereinstimmt.

Achten Sie dabei auf Unklarheiten. Mehrdeutige Problemstellungen können zu falschen Lösungen führen. Es ist wichtig, das Problem zu klären und zu spezifizieren, um Fehlleitungen in späteren Phasen zu vermeiden. Wählen Sie beispielsweise „Erhöhen Sie die Benutzerinteraktion in der mobilen App um 15 % durch personalisierte Inhaltsempfehlungen innerhalb des nächsten Quartals“ statt „Erhöhen Sie die Benutzerinteraktion“ – es ist quantifiziert, fokussiert und messbar.

Der nächste Schritt, den Sie so früh wie möglich in der Phase der Scope-Definition unternehmen können, ist die Beurteilung der Verfügbarkeit und Qualität relevanter Daten.

Identifizieren Sie potenzielle Datenquellen, die zur Lösung des Problems genutzt werden können. Angenommen, Sie möchten die Kundenabwanderung bei einem abonnementbasierten Dienst vorhersagen. Sie müssen Kundenabonnementaufzeichnungen, Nutzungsprotokolle, Interaktionen mit Supportteams und den Rechnungsverlauf auswerten. Darüber hinaus können Sie auch auf Social-Media-Interaktionen, Kundenbefragungen und externe Wirtschaftsindikatoren zurückgreifen.

Bewerten Sie abschließend die Machbarkeit der Anwendung von ML-Techniken auf das identifizierte Problem. Berücksichtigen Sie technische (z. B. Rechenkapazität und Verarbeitungsgeschwindigkeit der vorhandenen Infrastruktur), ressourcenbezogene (z. B. verfügbares Fachwissen und Budget) und datenbezogene (z. B. Überlegungen zum Datenschutz und Zugänglichkeit) Einschränkungen.

Datenerkennung, -validierung und -vorverarbeitung

Die Grundlage für ein erfolgreiches ML-Modelltraining sind qualitativ hochwertige Daten. Lassen Sie uns Strategien zur Datenerkennung, -validierung und -vorverarbeitung untersuchen.

Datenermittlung

Bevor Sie in das ML-Modelltraining eintauchen, ist es wichtig, ein tiefgreifendes Verständnis der vorhandenen Daten zu erlangen. Dazu gehört die Untersuchung der Struktur, Formate und Beziehungen innerhalb der Daten.

Was genau beinhaltet Data Discovery?

• Explorative Datenanalyse (EDA), bei der Sie Muster, Korrelationen und Ausreißer innerhalb des verfügbaren Datensatzes aufdecken sowie wichtige Statistiken und Verteilungen visualisieren, um Einblicke in die Daten zu gewinnen.

Stellen Sie sich ein Einzelhandelsunternehmen vor, das seine Preisstrategie optimieren möchte. In der EDA-Phase vertiefen Sie sich in historische Verkaufsdaten. Durch Visualisierungstechniken wie Streudiagramme und Histogramme entdecken Sie einen starken positiven Zusammenhang zwischen Aktionszeiträumen und gesteigerten Umsätzen. Darüber hinaus deckt die Analyse Ausreißer während der Ferienzeit auf, was auf mögliche Anomalien hinweist, die einer weiteren Untersuchung bedürfen. Somit ermöglicht EDA das Erfassen der Dynamik von Verkaufsmustern, Korrelationen und Ausreißerverhalten.

• Feature-Identifizierung, bei der Sie Features identifizieren, die einen sinnvollen Beitrag zum jeweiligen Problem leisten. Sie berücksichtigen auch die Relevanz und Bedeutung jedes Features für das Erreichen des gesetzten Geschäftsziels.

Aufbauend auf dem obigen Beispiel kann die Identifizierung von Merkmalen das Erkennen der Aspekte umfassen, die sich auf den Umsatz auswirken. Durch eine sorgfältige Analyse können Sie Merkmale wie Produktkategorien, Preisstufen und Kundendemografien als potenzielle Faktoren identifizieren. Anschließend prüfen Sie die Relevanz der einzelnen Funktionen. Sie stellen beispielsweise fest, dass die Produktkategorie in Aktionszeiträumen eine unterschiedliche Bedeutung haben kann. Somit stellt die Merkmalsidentifizierung sicher, dass Sie das maschinelle Lernmodell auf Attribute trainieren, die einen sinnvollen Einfluss auf das gewünschte Ergebnis haben.

• Datenstichprobe, bei der Sie Stichprobentechniken nutzen, um eine repräsentative Teilmenge der Daten für die erste Untersuchung zu erhalten. Für das Einzelhandelsgeschäft aus dem obigen Beispiel wird die Datenstichprobe unerlässlich. Angenommen, Sie verwenden Zufallsstichproben, um eine repräsentative Teilmenge von Verkaufsdaten aus verschiedenen Zeiträumen zu extrahieren. So stellen Sie eine ausgewogene Darstellung von Normal- und Aktionszeiträumen sicher.

Anschließend können Sie eine geschichtete Stichprobe anwenden, um sicherzustellen, dass jede Produktkategorie proportional vertreten ist. Durch die Untersuchung dieser Teilmenge erhalten Sie vorläufige Einblicke in Verkaufstrends, die es Ihnen ermöglichen, fundierte Entscheidungen über nachfolgende Phasen der ML-Modellschulungsreise zu treffen.

Datenvalidierung

Die Bedeutung einer robusten Datenvalidierung für das ML-Modelltraining kann nicht genug betont werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die in das Modell eingespeisten Informationen korrekt, vollständig und konsistent sind. Es trägt auch dazu bei, ein zuverlässigeres Modell zu fördern und Voreingenommenheit abzumildern.

In der Datenvalidierungsphase bewerten Sie die Datenintegrität gründlich und identifizieren etwaige Unstimmigkeiten oder Anomalien, die sich auf die Modellleistung auswirken könnten. Hier sind die genauen Schritte, die Sie ausführen müssen:

• Datenqualitätsprüfungen, bei denen Sie (1) funktionsübergreifend nach fehlenden Werten suchen und geeignete Strategien für deren Entfernung ermitteln; (2) stellen Sie die Konsistenz des Datenformats und der Einheiten sicher und minimieren Sie Diskrepanzen, die sich auf das Modelltraining auswirken können. (3) Ausreißer identifizieren und behandeln, die das Modelltraining verzerren könnten; und (4) die logische Angemessenheit der Daten überprüfen.
• Kreuzverifizierung, bei der Sie Daten mit Domänenwissen oder externen Quellen vergleichen, um deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu überprüfen.

Datenvorverarbeitung

Durch die Datenvorverarbeitung wird sichergestellt, dass das Modell auf einem sauberen, konsistenten und repräsentativen Datensatz trainiert wird, wodurch seine Verallgemeinerung auf neue, unsichtbare Daten verbessert wird. Um das zu erreichen, tun Sie Folgendes:

• Umgang mit fehlenden Daten: Identifizieren Sie fehlende Werte und implementieren Sie Strategien wie Zuschreibung oder Entfernung basierend auf der Art der Daten und dem zu lösenden Geschäftsproblem.
• Ausreißer erkennen und behandeln: Verwenden Sie statistische Methoden, um Ausreißer zu identifizieren und zu behandeln, um sicherzustellen, dass sie den Lernprozess des Modells nicht beeinträchtigen.
• Normalisierung, Standardisierung: Skalieren Sie numerische Merkmale auf einen Standardbereich (z. B. mithilfe der Z-Score-Normalisierung), um Konsistenz sicherzustellen und zu verhindern, dass bestimmte Merkmale andere dominieren.
• Kodierung: Konvertieren Sie Daten in ein konsistentes Format (z. B. durch One-Hot-Kodierung oder Worteinbettungen).
• Feature-Engineering: Leiten Sie neue Features ab oder ändern Sie vorhandene, um die Fähigkeit des Modells zu verbessern, relevante Muster in den Daten zu erfassen.

Bei der Vorbereitung von Daten für das Training von Modellen für maschinelles Lernen ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen der Beibehaltung wertvoller Informationen im Datensatz und der Beseitigung der in den Daten vorhandenen inhärenten Unvollkommenheiten oder Anomalien zu finden. Das falsche Gleichgewicht kann zum unbeabsichtigten Verlust wertvoller Informationen führen und die Lern- und Generalisierungsfähigkeit des Modells einschränken.

Übernehmen Sie Strategien, die Unzulänglichkeiten beheben und gleichzeitig den Verlust aussagekräftiger Daten minimieren. Dies kann eine sorgfältige Behandlung von Ausreißern, eine selektive Imputation oder die Erwägung alternativer Kodierungsmethoden für kategoriale Variablen umfassen.

Datentechnik

In Fällen, in denen die Daten nicht ausreichen, kommt Data Engineering ins Spiel. Sie können den Datenmangel durch Techniken wie Datenerweiterung und -synthese ausgleichen. Lassen Sie uns in die Details eintauchen:

• Datenerweiterung: Dabei handelt es sich um die Erstellung neuer Variationen oder Instanzen bestehender Daten durch die Anwendung verschiedener Transformationen, ohne die inhärente Bedeutung zu verändern. Bei Bilddaten könnte die Erweiterung beispielsweise Drehung, Spiegelung, Zoom oder Änderung der Helligkeit umfassen. Bei Textdaten können Variationen das Paraphrasieren oder die Einführung von Synonymen beinhalten. Indem Sie den Datensatz durch Augmentation künstlich erweitern, führen Sie das Modell in eine breitere Palette von Szenarien ein und verbessern so seine Fähigkeit, mit unsichtbaren Daten zu arbeiten.
• Datensynthese: Dies beinhaltet die Generierung völlig neuer Dateninstanzen, die mit den Merkmalen des vorhandenen Datensatzes übereinstimmen. Synthetische Daten können mithilfe generativer KI-Modelle, Simulationen oder der Nutzung von Domänenwissen zur Generierung plausibler Beispiele erstellt werden. Die Datensynthese ist besonders wertvoll in Situationen, in denen es schwierig ist, mehr reale Daten zu erhalten.

Auswahl eines optimalen Algorithmus

Die Datenarbeit ist erledigt. Der nächste Schritt im Prozess des ML-Modelltrainings dreht sich alles um Algorithmen. Die Wahl eines optimalen Algorithmus ist eine strategische Entscheidung, die die Leistung und Präzision Ihres zukünftigen Modells beeinflusst.

Es gibt mehrere beliebte ML-Algorithmen, von denen jeder für eine bestimmte Aufgabengruppe geeignet ist.

• Lineare Regression: Anwendbar zur Vorhersage eines kontinuierlichen Ergebnisses basierend auf Eingabemerkmalen. Es ist ideal für Szenarien, in denen eine lineare Beziehung zwischen den Merkmalen und der Zielvariablen besteht – beispielsweise die Vorhersage eines Hauspreises auf der Grundlage von Merkmalen wie Quadratmeterzahl, Anzahl der Schlafzimmer und Lage.
• Entscheidungsbäume: Können sowohl numerische als auch kategoriale Daten verarbeiten und eignen sich daher für Aufgaben, die klare Entscheidungsgrenzen erfordern – beispielsweise die Feststellung, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht, basierend auf Merkmalen wie Absender, Betreff und Inhalt.
• Random Forest: Ensemble-Lernansatz, der mehrere Entscheidungsbäume für höhere Genauigkeit und Robustheit kombiniert und so für komplexe Probleme effektiv ist – zum Beispiel die Vorhersage der Kundenabwanderung anhand einer Kombination aus historischen Nutzungsdaten und Kundendemografien.
• Support Vector Machines (SVM): Effektiv für Szenarien, in denen klare Entscheidungsgrenzen entscheidend sind, insbesondere in hochdimensionalen Räumen wie der medizinischen Bildgebung. Ein Beispiel für eine Aufgabe, für die SVMs eingesetzt werden könnten, ist die Klassifizierung medizinischer Bilder als krebsartig oder nicht krebsartig, basierend auf verschiedenen aus den Bildern extrahierten Merkmalen.
• K-nächste Nachbarn (KNN): Basierend auf der Nähe trifft KNN Vorhersagen auf der Grundlage der Mehrheitsklasse oder des Durchschnitts benachbarter Datenpunkte. Dadurch eignet sich KNN für die kollaborative Filterung in Empfehlungssystemen, wo es einem Benutzer Filme basierend auf den Präferenzen von Benutzern mit einem ähnlichen Sehverlauf vorschlagen kann.
• Neuronale Netze: Hervorragend darin, komplexe Muster und Beziehungen zu erfassen und sie auf verschiedene komplexe Aufgaben anwendbar zu machen, einschließlich Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Hier sind die Faktoren, die die Wahl eines Algorithmus für das ML-Modelltraining beeinflussen.

• Art des Problems: Die Art des Problems, sei es Klassifizierung, Regression, Clustering oder etwas anderes.
• Größe und Komplexität des Datensatzes: Große Datensätze können von gut skalierbaren Algorithmen profitieren, während komplexe Datenstrukturen möglicherweise ausgefeiltere Modelle erfordern.
• Anforderungen an die Interpretierbarkeit: Einige Algorithmen bieten eine bessere Interpretierbarkeit, was für Szenarien, in denen das Verständnis von Modellentscheidungen von größter Bedeutung ist, von entscheidender Bedeutung ist.

Modellschulung für maschinelles Lernen

In der Modelltrainingsphase trainieren und optimieren Sie die Algorithmen für eine optimale Leistung. In diesem Abschnitt führen wir Sie durch die wesentlichen Schritte des Modelltrainingsprozesses.

Teilen Sie Ihren Datensatz zunächst in drei Teile auf: Trainings-, Validierungs- und Testsätze.

• Trainingssatz: Dieser Teilsatz von Daten ist die Hauptquelle für das Unterrichten des Modells. Es wird zum Trainieren des ML-Modells verwendet, sodass es Muster und Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben lernen kann. Typischerweise umfasst der Trainingssatz den größten Teil der verfügbaren Daten.
• Validierungssatz: Dieser Datensatz hilft bei der Bewertung der Leistung des Modells während des Trainings. Es wird zur Feinabstimmung von Hyperparametern und zur Bewertung der Generalisierungsfähigkeit des Modells verwendet.
• Testsatz: Dieser Datensatz dient als Abschlussprüfung für das Modell. Es umfasst neue Daten, auf die das Modell während des Trainings oder der Validierung nicht gestoßen ist. Das Testset liefert eine Schätzung der Leistung des Modells in realen Szenarien.

Nachdem Sie die Algorithmen durch den Testdatensatz laufen lassen, erhalten Sie einen ersten Einblick in die Leistung des Modells und können mit der Optimierung der Hyperparameter fortfahren.

Hyperparameter sind vordefinierte Konfigurationen, die den Lernprozess des Modells steuern. Einige Beispiele für Hyperparameter können die Lernrate sein, die die Schrittgröße während des Trainings steuert, oder die Tiefe eines Entscheidungsbaums in einer Zufallsstruktur. Das Anpassen der Hyperparameter hilft dabei, die perfekte „Einstellung“ für das Modell zu finden.

Modellbewertung und -validierung

Um die optimale Leistung des Modells sicherzustellen, ist es wichtig, es anhand der festgelegten Metriken zu bewerten. Abhängig von der anstehenden Aufgabe können Sie sich für einen bestimmten Satz von Metriken entscheiden. Die beim Modelltraining für maschinelles Lernen häufig verwendeten umfassen Folgendes.

• Die Genauigkeit quantifiziert die Gesamtkorrektheit der Vorhersagen des Modells und veranschaulicht seine allgemeine Leistungsfähigkeit.
• Präzision und Rückruf: Ersteres konzentriert sich auf die Genauigkeit positiver Vorhersagen und stellt sicher, dass das Modell jedes Mal, wenn es ein positives Ergebnis behauptet, dies korrekt tut. Letzteres misst die Fähigkeit des Modells, alle positiven Instanzen im Datensatz zu erfassen.
• Der F1-Score versucht, ein Gleichgewicht zwischen Präzision und Erinnerung zu finden. Es stellt einen einzelnen numerischen Wert bereit, der die Leistung des Modells erfasst. Da Präzision und Erinnerung oft einen Kompromiss darstellen (denken Sie: Die Verbesserung einer dieser Kennzahlen geht typischerweise auf Kosten der anderen), bietet der F1-Score ein einheitliches Maß, das beide Aspekte berücksichtigt.
• AUC-ROC oder die Fläche unter der Betriebscharakteristik des Empfängers spiegelt die Fähigkeit des Modells wider, zwischen positiven und negativen Klassen zu unterscheiden.
• „Distanzmetriken“ quantifizieren die Differenz oder „Distanz“ zwischen den vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten. Beispiele für „Distanzmetriken“ sind der mittlere quadratische Fehler (MSE), der mittlere absolute Fehler (MAE) und das R-Quadrat.

Modellproduktisierung/-bereitstellung und -skalierung

Sobald ein ML-Modell trainiert und validiert wurde, ist der nächste entscheidende Schritt die Bereitstellung – die Umsetzung des Modells in einer realen Umgebung. Dabei geht es um die Integration des Modells in die bestehende Unternehmensinfrastruktur.
Die wichtigsten Aspekte der Modellbereitstellung, die Sie beachten sollten, umfassen Folgendes.

• Skalierbarkeit

Das bereitgestellte Modell sollte so konzipiert sein, dass es unterschiedliche Arbeitslasten bewältigen und sich an Änderungen im Datenvolumen anpassen kann. Skalierbarkeit ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Szenarien, in denen erwartet wird, dass das Modell große Datenmengen in Echtzeit verarbeitet.

• Überwachung und Wartung

Nach der Bereitstellung ist eine kontinuierliche Überwachung unerlässlich. Dabei geht es darum, die Leistung des Modells unter realen Bedingungen zu verfolgen, etwaige Abweichungen oder Verschlechterungen der Genauigkeit zu erkennen und Probleme umgehend zu beheben. Regelmäßige Wartung stellt sicher, dass das Modell auch dann effektiv bleibt, wenn sich das Geschäftsumfeld weiterentwickelt.

• Rückkopplungsschleifen

Die Einrichtung von Feedbackschleifen ist für eine kontinuierliche Verbesserung von entscheidender Bedeutung. Durch das Sammeln von Feedback zu den Vorhersagen des Modells in der realen Welt können Datenwissenschaftler das Modell im Laufe der Zeit verfeinern und verbessern.

Herausforderungen beim Modelltraining für maschinelles Lernen meistern

Lassen Sie uns die Besonderheiten des Trainings eines ML-Modells anhand eines Beispiels aus der Praxis aufschlüsseln. Im Folgenden dokumentieren wir unseren Weg zur Entwicklung eines revolutionären intelligenten Fitnessspiegels mit KI-Funktionen und hoffen, Ihnen Einblicke in die praktische Seite des maschinellen Lernens zu geben.

Lassen Sie uns zunächst einen kleinen Kontext teilen. Als die COVID-Pandemie die Fitnessstudios schloss und den Aufschwung des Heimfitnessbereichs befeuerte, stellte sich unser Kunde eine bahnbrechende Lösung vor – einen intelligenten Fitnessspiegel, der als persönlicher Trainer fungieren würde. Es würde die Bewegungen der Benutzer erfassen, Echtzeit-Anleitungen bereitstellen und personalisierte Trainingspläne erstellen.

Um diese Funktionalität zum Leben zu erwecken, haben wir ein proprietäres ML-Modell entworfen und trainiert. Aufgrund der Komplexität der Lösung war der Trainingsprozess des ML-Modells nicht einfach. Wir sind auf einige Herausforderungen gestoßen, die wir jedoch erfolgreich gemeistert haben. Werfen wir einen Blick auf die bemerkenswertesten.

1. Sicherstellung der Vielfalt der Trainingsdaten

Um ein leistungsstarkes Modell zu trainieren, mussten wir sicherstellen, dass der Trainingsdatensatz vielfältig, repräsentativ und frei von Verzerrungen war. Um dies zu erreichen, implementierte unser Team Datenvorverarbeitungstechniken, einschließlich der Erkennung und Entfernung von Ausreißern.

Um die potenzielle Lücke im Datensatz auszugleichen und seine Vielfalt zu erhöhen, haben wir außerdem individuelle Videos gedreht, die Menschen beim Training in verschiedenen Umgebungen, bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen und mit unterschiedlichen Trainingsgeräten zeigen.

Durch die Erweiterung unseres Datensatzes mit diesem umfangreichen Videomaterial haben wir das Verständnis des Modells bereichert und es ihm ermöglicht, sich effektiver an reale Szenarien anzupassen.

2. Navigieren in der algorithmischen Komplexität des Modells

Eine weitere Herausforderung bestand darin, ein Deep-Learning-Modell zu entwerfen und zu trainieren, das in der Lage ist, die Bewegungen der Benutzer genau zu verfolgen und zu interpretieren.

Wir haben Tiefenerkennung implementiert, um Bewegungen basierend auf anatomischen Orientierungspunkten zu erfassen. Das war keine einfache Leistung; es erforderte eine präzise Verarbeitung und Erkennung von Orientierungspunkten.

Nach einer ersten Schulungsrunde feilten wir weiter an der Feinabstimmung der Algorithmen, indem wir fortschrittliche Computer-Vision-Techniken einbezogen, wie z. B. Skelettierung (denken Sie: Umwandlung der Silhouette des Benutzers in eine vereinfachte Skelettstruktur zur effizienten Identifizierung von Orientierungspunkten) und Tracking (Gewährleistung der Konsistenz bei der Erkennung von Orientierungspunkten). im Laufe der Zeit, entscheidend für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit während der dynamischen Übung).

3. Gewährleistung einer nahtlosen Konnektivität und Integration von IoT-Geräten

Da der Fitnessspiegel nicht nur Körperbewegungen, sondern auch die Trainingsgewichte erfasst, haben wir kabellose Klebesensoren eingeführt, die an einzelnen Geräteteilen befestigt werden.

Wir mussten eine unterbrechungsfreie Verbindung zwischen den Sensoren und dem Spiegel sicherstellen und eine Datensynchronisierung in Echtzeit ermöglichen. Zu diesem Zweck haben wir optimierte Datenübertragungsprotokolle implementiert und Fehlerbehandlungsstrategien entwickelt, um potenzielle Störungen bei der Datenübertragung zu beheben. Darüber hinaus haben wir Techniken zur Bandbreitenoptimierung eingesetzt, um eine schnelle Kommunikation zu ermöglichen, die für die Echtzeitsynchronisierung bei dynamischen Übungen entscheidend ist.

4. Implementierung der Spracherkennung

Die Spracherkennungsfunktion im Fitnessspiegel fügte eine interaktive Ebene hinzu, die es Benutzern ermöglicht, das Gerät über Sprachbefehle zu steuern und mit ihm zu interagieren.

Um Benutzern die Interaktion mit dem System zu ermöglichen, haben wir ein sprachaktiviertes Mikrofon mit einer festen Liste fitnessbezogener Befehle und eine Spracherkennungstechnologie implementiert, die neue Wörter lernen und neue Eingabeaufforderungen des Benutzers verstehen kann.

Die Herausforderung bestand darin, dass Benutzer oft in häuslichen Umgebungen mit Umgebungsgeräuschen trainierten, was es für das Spracherkennungssystem schwierig machte, Befehle genau zu verstehen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben wir Geräuschunterdrückungsalgorithmen implementiert und das Spracherkennungsmodell optimiert, um die Genauigkeit in lauten Umgebungen zu verbessern.

Zukünftige Trends im Modelltraining für maschinelles Lernen

Die ML-Landschaft entwickelt sich weiter, und ein bemerkenswerter Trend, der eine Neugestaltung des ML-Modelltrainingsprozesses verspricht, ist automatisiertes maschinelles Lernen oder AutoML. AutoML bietet einen zugänglicheren und effizienteren Ansatz für die Entwicklung von ML-Modellen.

Es ermöglicht die Automatisierung eines Großteils des oben beschriebenen Arbeitsablaufs, sodass auch Personen ohne umfassende ML-Kenntnisse die Leistungsfähigkeit von ML nutzen können.

So soll AutoML den ML-Trainingsprozess beeinflussen.

• Zugänglichkeit für alle: AutoML demokratisiert ML, indem es die Komplexität des Modelltrainings vereinfacht. Personen mit unterschiedlichem Hintergrund, nicht nur erfahrene Datenwissenschaftler, können AutoML-Tools nutzen, um leistungsstarke Modelle zu erstellen.
• Effizienz und Geschwindigkeit: Der traditionelle ML-Entwicklungszyklus kann ressourcenintensiv und zeitaufwändig sein. AutoML rationalisiert diesen Prozess und automatisiert Aufgaben wie Feature-Engineering, Algorithmusauswahl und Hyperparameter-Tuning. Dadurch wird der Lebenszyklus der Modellentwicklung beschleunigt, wodurch diese effizienter wird und besser auf Geschäftsanforderungen reagiert.
• Optimierung ohne Fachwissen: AutoML-Algorithmen zeichnen sich durch die Optimierung von Modellen aus, ohne dass tiefgreifendes Fachwissen erforderlich ist. Sie untersuchen iterativ verschiedene Kombinationen von Algorithmen und Hyperparametern und suchen nach dem Modell mit der besten Leistung. Dies spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass das Modell auf optimale Leistung abgestimmt ist.
• Kontinuierliches Lernen und Anpassung: AutoML-Systeme beinhalten häufig Aspekte des kontinuierlichen Lernens und passen sich im Laufe der Zeit an Änderungen in Datenmustern und Geschäftsanforderungen an. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass Modelle in dynamischen Umgebungen relevant und effektiv bleiben.

Wenn Sie das Potenzial Ihrer Daten mit ML maximieren möchten, kontaktieren Sie uns. Unsere Experten begleiten Sie durch die ML-Modellschulung, von der Projektplanung bis zur Modellproduktisierung.

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf der ITRex-Website veröffentlicht