Was ist automatisiertes Machine Learning?

Was ist Automated Machine Learning (AutoML)?

Automatisiertes Machine Learning (allgemein als AutoML bezeichnet) bezeichnet den Prozess der Automatisierung der End-to-End-Aufgaben beim Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für Machine Learning.

Es umfasst eine Reihe von Workflow-Techniken und Toolsets für Machine Learning, die die Anwendung von Machine Learning einfacher und effizienter machen sollen. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass Data Scientists jeden Schritt manuell ausführen - von der Datenvorverarbeitung, dem Feature Engineering und der Featureauswahl bis hin zur Algorithmusauswahl und Hyperparameteroptimierung - zielen AutoML-Systeme darauf ab, diese oft zeitaufwendigen und komplexen Prozesse zu automatisieren.

Dies ermöglicht die Erstellung effektiver Machine-Learning-Algorithmen mit minimaler menschlicher Intervention und eröffnet so einem breiteren Publikum die Möglichkeiten des Machine Learning.

Hauptziele von AutoML

Die Entwicklung und Einführung von AutoML wird von mehreren zentralen Zielen vorangetrieben:

• Zugänglichkeit Eines der Hauptziele ist es, Machine Supervised Learning zu demokratisieren, indem es für Personen zugänglich gemacht wird, die nicht über fundierte Kenntnisse in Data Science Training oder Programmierung verfügen. Hierzu gehören Domänenexperten, Geschäftsanalysten und Entwickler, die AutoML-Tools für ihre spezifischen Anforderungen nutzen können.
   
• Effizienz und Produktivität: AutoML zielt darauf ab, die Produktivität von Data Scientists durch Automatisierung sich wiederholender und mühsamer ML-Schritte und -Aufgaben deutlich zu steigern. Dadurch haben sie mehr Zeit, um sich auf strategischere Aspekte eines Projekts zu konzentrieren, z. B. Problemformulierung, Dateninterpretation und Ergebniskommunikation.
   
• Leistung: Durch die systematische Untersuchung einer Vielzahl von Modellarchitekturen und Hyperparametern erkennt AutoML häufig leistungsstarke Modelle, die bei einer manuellen Suche übersehen werden könnten. Ziel ist es, eine optimale Vorhersagegenauigkeit und Robustheit zu erreichen.
   
• Schnell: Durch Automatisieren der Modellentwicklungspipeline wird die Zeit für den Wechsel von Rohdaten zu einem bereitstellbaren Modell in der Pipeline für Machine Learning beschleunigt. Dies ist in dynamischen Umgebungen, in denen schnelle Erkenntnisse und Lösungen benötigt werden, von entscheidender Bedeutung.

AutoML-Tools können auch dazu beitragen, die Reproduzierbarkeit von MLOps sicherzustellen, indem sie den Prozess standardisieren und die Konfigurationen und Schritte verfolgen, die zum Erstellen eines Modells durchgeführt wurden.

Machine Learning-Anwendungen lassen sich einfacher in einem Unternehmen skalieren, da mit weniger Ressourcen mehr Modelle erstellt und gewartet werden können. AutoML kann eine Grundlage für die Modellleistung liefern, mit der manuell entwickelte Modelle verglichen werden können.

Herausforderungen beim herkömmlichen Machine Learning

Machine Learning zu entwickeln ist ein traditionell sehr iterativer und oft mühsamer Prozess, der mit mehreren Herausforderungen verbunden ist:

• Zeit- und ressourcenintensiv: Der Übergang von Rohdaten zu einem bereitstellbaren Modell umfasst zahlreiche Schritte, darunter Datenbereinigung, Vorverarbeitung, Feature Engineering, Modellauswahl, Hyperparameteroptimierung und Validierung. Jede dieser Phasen kann erhebliche Zeit- und Rechenressourcen erfordern. Insbesondere Feature Engineering und Hyperparameter-Optimierung sind bekanntermaßen sehr arbeitsintensiv.
   
• Spezielles Fachwissen erforderlich: Der Aufbau von effektivem Machine Learning erfordert in der Regel ein tiefes Verständnis verschiedener Algorithmen, statistischer Prinzipien, Datenverarbeitungstechniken und Programmierkenntnisse. Experten in diesen Bereichen (Data Scientists, Machine Learning Engineers) sind rar und daher teuer.
   
• Komplexität der Modellauswahl und -abstimmung: Mit einer großen Auswahl an verfügbaren Algorithmen für das Training und einem noch größeren Raum an möglichen Hyperparameterkonfigurationen für jeden kann die Auswahl der optimalen Kombination für ein bestimmtes Problem unglaublich schwierig sein. Oft geht es dabei um sehr viel Ausprobieren, wobei man sich stark auf die Erfahrung und Intuition des Data Scientist stützt.
   
• Schwierigkeiten bei Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit: Die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse kann schwierig sein, wenn der Datenprozess nicht akribisch dokumentiert und standardisiert ist. Auch das Skalieren manueller Aufgaben über mehrere Projekte oder größere Datensätze hinweg stellt eine erhebliche Herausforderung dar.

Es stimmt auch, dass ein manueller Arbeitsablauf anfällig für menschliche Fehler und kognitive Verzerrungen ist, die unbeabsichtigt die Auswahl oder Auswertung von Modellen beeinflussen und zu suboptimalen oder unfairen Ergebnissen führen können.

Vorteile der Automatisierung

Die Automatisierung von Machine Learning bietet überzeugende Lösungen für diese Herausforderungen und bringt zahlreiche Vorteile mit sich:

• Höhere Geschwindigkeit und Effizienz: AutoML beschleunigt den Lebenszyklus der Modellentwicklung erheblich. Durch Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Hyperparameter-Tuning und Modellauswahl wird eine viel schnellere Iteration und Experimentiergeschwindigkeit ermöglicht, wodurch die Time-to-Market für ML-basierte Lösungen verkürzt wird.
   
• Erhöhte Produktivität Data Scientists können viele der mühseligeren Aspekte der Modellerstellung auf AutoML Systeme übertragen. Dadurch können sie sich auf wichtigere Aktivitäten wie Problemformulierung, das Verständnis von Geschäftsanforderungen, die Interpretation von Ergebnissen und die Sicherstellung der Bereitstellung ethischer künstlicher Intelligenz konzentrieren.
   
• Demokratisierung des Machine Learning : AutoML-Tools senken die Einstiegshürde und ermöglichen es Personen mit weniger spezialisiertem Wissen, wie z. B. Domänenexperten, Geschäftsanalysten und Softwareentwicklern, Machine Learning-Modelle effektiv zu entwickeln und zu nutzen. Dadurch lassen sich die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz im gesamten Unternehmen besser integrieren.

Durch die systematische Untersuchung einer größeren Auswahl an Algorithmen für das Training, für die Featureverarbeitung und für Hyperparametereinstellungen, als normalerweise durch manuelle Arbeit möglich ist, kann AutoML häufig Modelle entdecken, die eine überlegene Leistung und Verallgemeinerung verwenden.

Klassifikation und Regression

Klassifikation und Regression sind grundlegende überwachte Lernaufgaben, bei denen AutoML besonders glänzt.

Bei Klassifizierungsproblemen, die die Vorhersage eines kategorialen Labels beinhalten (z. B. Spam oder nicht Spam, Kundenabwanderung oder keine Abwanderung, medizinische Diagnose), können Auto ML-Systeme schnell verschiedene Algorithmen wie logistische Regression, Support-Vektormaschinen, Entscheidungsbäume und Ensemble-Methoden testen, zusammen mit der Verwendung umfassender Feature Engineering- und Hyperparameter-Optimierung, um hochgenaue Klassifizierer zu erstellen.

In ähnlicher Weise automatisiert Auto ML für Regressionsaufgaben, die darauf abzielen, einen fortlaufenden numerischen Wert vorherzusagen (z. B. Immobilienpreise, Aktienwerte, Verkaufsprognosen, Temperatur), den Prozess der Suche nach den am besten geeigneten Modellen, die Handhabung der Funktionsskalierung und Transformationen, um die Performance für Metriken wie Mean Square Error oder R-squared zu optimieren.

So können Unternehmen schnell Tools für die Betrugserkennung, Risikobewertung, Nachfragevorhersage und personalisiertes Marketing einsetzen.

Computervision, Computervision

In der Computer-Vision wird AutoML zunehmend eingesetzt, um Aufgaben zu bewältigen, die traditionell ein tiefgehendes Know-how in der Bildverarbeitung und dem Design neuronaler Netzwerke erfordern.

Auto-ML, insbesondere durch Techniken wie Neural Architecture Search (NAS) und automatisiertes Transfer-Learning mit vortrainierten Modellen, hilft bei der automatischen Konzeption und Optimierung von Convolutional Neural Networks (CNNs) für Aufgaben wie Bildklassifizierung (z. B. Identifizierung von Objekten in Bildern), Objekterkennung (Lokalisierung und Kategorisierung mehrerer Objekte in einem Bild) und Bildsegmentierung (Aufteilung eines Bildes in sinnvolle Segmente).

Dies ermöglicht eine schnellere Entwicklung von Anwendungen in Bereichen wie medizinische Bildanalyse (z. B. Erkennung von Tumoren in Scans), autonomes Fahren (z. B. Erkennung von Fußgängern und Fahrzeugen) und visuelle Inspektion zur Qualitätskontrolle in der Fertigung.

Natural Language Processing (NLP)

AutoML erweitert zudem die Natural Language Processing enorm und vereinfacht die Erstellung von Modellen, die menschliche Sprache verstehen und verarbeiten.

Gängige NLP-Anwendungsfälle, die von AutoML profitieren, umfassen Textklassifizierung (z. B. Stimmungsanalyse von Kundenbewertungen, Themenkategorisierung von Artikeln, Spamfilterung), Erkennung benannter Entitäten (Identifizierung wichtiger Entitäten wie Namen, Standorte und Organisationen im Text) und sogar Aspekte der Sprachgenerierung oder Übersetzung.

Die Verwendung von AutoML-Tools kann die Auswahl und Optimierung verschiedener Schritte zur Textvorverarbeitung, Word-Einbettungen (wie Word2Vec oder GloVe) und Modellarchitekturen (von traditionellen Modellen bis hin zu rezidivierenden neuronalen Netzwerken (RNNs) oder Transformatoren) automatisieren, wodurch es einfacher wird, Anwendungen wie verwendete Chatbots, Inhaltsempfehlungssysteme und Toolsets für die Analyse von Textdaten in großem Maßstab zu erstellen.

Branchenanwendungen

Über diese speziellen Aufgabenkategorien hinaus fördert die Verwendung von AutoML den Wert in einer Vielzahl von Branchen, indem sie eine schnellere und effizientere Bereitstellung maßgeschneiderter KI-Lösungen ermöglicht:

• Finanzen Für Credit Scoring, Betrugserkennung, algorithmischen Handel und Customer Relationship Management. Mit AutoML können Finanzinstitute schnell robuste Modelle erstellen und sich gleichzeitig an veränderte Marktdynamiken und regulatorische Anforderungen anpassen.
   
• Gesundheitswissenschaft: In der Krankheitsprognose und Diagnose aus Patientendaten, der Arzneimittelforschung durch Analyse molekularer Strukturen, der medizinischen Bildanalyse (wie in Computer Vision erwähnt) und der Wissenschaft zur Personalisierung von Behandlungsplänen.
   
• Einzelhandel und E-Commerce: Für die Bedarfsprognose verwenden wir Kundensegmentierung, personalisierte Empfehlungs-Engines, Abwanderungsprädiktion und dynamische Preisstrategien.
   
• Fertigungswissenschaft: Bei der vorausschauenden Wartung zur Vorhersage von Geräteausfällen, Qualitätskontrolle durch automatische visuelle Inspektion, Wissenschaft der Lieferkettenoptimierung und Verbesserung von Produktionsprozessen.
   
• Marketing Für die Vorhersage des Kundenwerts während der gesamten Lebensdauer, Kampagnenoptimierung, Stimmungsanalyse der Markenwahrnehmung und Leadbewertung.
   
• Telekommunikation : Vorhersage von Kundenabwanderungen, Optimierung der Netzwerkleistung und Erkennung betrügerischer Aktivitäten.