Warum sollten Sie automatisiertes maschinelles Lernen verwenden?

Maschinelles Lernen verwendet verschiedene Methoden und Algorithmen zur Verarbeitung von Daten und zum Aufbau eines Modells, um genaue Vorhersagen zu treffen.

Es erfordert Kenntnisse über Algorithmen des maschinellen Lernens und Fähigkeiten in der Informatik, um ein maschinelles Lernmodell manuell zu erstellen, was die Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität für nicht-technische Benutzer einschränkt.

Selbst für Experten und diejenigen, die in der Lage sind, ein maschinelles Lernmodell manuell zu erstellen, ist es sehr zeitaufwendig und energieintensiv – sie müssen alle Schritte durchlaufen, um Aufgaben zu erledigen und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Dieser Prozess ist menschenabhängig und repetitiv. Experten für maschinelles Lernen müssen den Großteil ihrer Zeit damit verbringen, Daten zu bereinigen, vorzuverarbeiten und aufzubereiten, um das Modell zu erstellen. Außerdem sind menschliche Fehler und Verzerrungen möglich und verursachen Modellungenauigkeiten.

Im Folgenden sind die vereinfachten Schritte des Prozesses zur Erstellung eines maschinellen Lernmodells aufgeführt:

• Daten sammeln
• Daten vorverarbeiten
• Merkmale aus Daten extrahieren
• Das Modell trainieren
• Das Modell testen und validieren
• Das Modell bereitstellen

Automatisiertes maschinelles Lernen ermöglicht es uns jedoch, maschinelle Lernmodelle einfach zu implementieren und durch die Automatisierung dieser Schritte Lösungen zu finden.

Automatisiertes maschinelles Lernen ist für jeden verfügbar. Sie müssen kein Data Scientist oder Experte für maschinelles Lernen sein, um Ihr eigenes Klassifikationsmodell zu erstellen.

So funktioniert automatisiertes maschinelles Lernen: Sie laden die Daten hoch, dann testet das automatisierte maschinelle Lernen verschiedene Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens, wählt das am besten funktionierende Modell aus und überwacht dessen Leistung.

Mit automatisiertem maschinellen Lernen können Sie auf die Genauigkeit vertrauen. Denn automatisiertes maschinelles Lernen reduziert die Möglichkeiten von Modellungenauigkeiten, die durch menschliche Fehler oder Verzerrungen verursacht werden, und führt zu besseren Klassifikationsmodellen mit einem höheren Genauigkeitsgrad.

Automatisiertes maschinelles Lernen macht den gesamten Prozess einfach und automatisiert.

• Spart viel Zeit und Aufwand
• Macht maschinelles Lernen leicht zugänglich
• Personen ohne Fachkenntnisse und Hintergrundwissen im maschinellen Lernen können es einfach nutzen
• Keine menschlichen Fehler oder Verzerrungen

Anwendungsfälle für automatisiertes maschinelles Lernen:

Klassifikationsprobleme

Bei einem Klassifikationsproblem möchten wir ein Klassifikationsmodell erstellen, das vorhersagt, welche Bezeichnungen aus einer festen Anzahl von Klassen oder Bezeichnungen den Daten zugewiesen werden sollen.

Häufige Klassifikationsbeispiele umfassen Objekterkennung, Handschrifterkennung und Betrugserkennung.

Regressionsprobleme

Regressionsmodelle sagen numerische Werte voraus. Sehr häufige Beispiele sind die Vorhersage von Verkaufspreisen und Hauspreisen.

Merkmalsselektion

Wenn der Algorithmus für maschinelles Lernen die Merkmale nicht korrekt auswählt, hat dies enorme Auswirkungen auf die Genauigkeit des Modells sowie auf die Erstellungszeit. Mit automatisiertem maschinellen Lernen wird die Merkmalsselektion jedoch effizienter durchgeführt.

Algorithmusauswahl

Der Prozess, den optimalen Algorithmus zu finden und den besten Modellierungsalgorithmus mit der höchsten Genauigkeit auszuwählen, kann sehr zeitaufwendig sein und den Einsatz verschiedener Bewertungsmethoden erfordern. Automatisiertes maschinelles Lernen wählt jedoch die am besten geeigneten Algorithmen für das maschinelle Lernproblem durch einen automatisierten Prozess aus, der viel Zeit und Energie spart und die genaueste Vorhersage liefert.

Modell-Feinabstimmung

Bei der Feinabstimmung eines Modells ist das Erreichen der besten Hyperparameter entscheidend und hat großen Einfluss auf die Genauigkeit des Modells. Die Hyperparameter, die die höchste Genauigkeit und die präzisesten Vorhersagen liefern, werden jedoch durch einen Trial-and-Error-Prozess angepasst, wenn sie manuell festgelegt werden, was naturgemäß sehr Zeit- und energieaufwendig ist und manuelle Auswertung und Wiederholung des Prozesses erfordert. Automatisiertes maschinelles Lernen macht es jedoch viel einfacher, indem es automatisch die besten Hyperparameter für die ausgewählten Algorithmen des Modells findet.

Modellbewertung

Nach dem Training des maschinellen Lernmodells sollte dessen Leistung bewertet und validiert werden, da es wichtig ist zu sehen, wie das Modell mit neuen Daten umgeht, und festzustellen, ob es genaue Vorhersagen macht oder nicht, und sicherzustellen, dass weder Über- noch Unteranpassung vorliegt. Nur nach der Bewertung, wenn das Ergebnis erfolgreich ist, können wir der Genauigkeit der Vorhersagen des Modells auf neuen Daten vertrauen. Automatisiertes maschinelles Lernen bewertet jedoch automatisch die Leistung und Effizienz des Modells und macht den Prozess für Experten im maschinellen Lernen viel einfacher.

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