Wie wird eine KI trainiert?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der bedeutendsten Technologien unserer Zeit. Der Erfolg einer KI-Anwendung hängt stark von einem gut durchdachten und sorgfältig umgesetzten Trainingsprozess ab. In diesem Blogartikel erklären wir Ihnen die verschiedenen Phasen des Trainings einer KI.

Die erste und entscheidende Phase im KI-Training ist die Datensammlung. Daten sind das Fundament jeder KI, da sie dem Modell die notwendigen Informationen liefern, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Diese Daten können beschriftete Daten enthalten, die Eingaben und die dazugehörigen Ausgaben (Labels) umfassen, oder unbeschriftete Daten, die nur aus Eingaben bestehen. Für das verstärkende Lernen werden Interaktionsdaten gesammelt, bei denen ein Agent durch Interaktionen mit seiner Umgebung lernt. Ein sorgfältiger und systematischer Ansatz zur Datensammlung ist notwendig, um eine ausreichende Menge und Qualität an Daten sicherzustellen. Mehr zu den verschiedenen Trainingsmethoden erfahren Sie in unserem Blogartikel: „KI-Trainingsmethoden: Ein Leitfaden„.

Nachdem die Daten gesammelt wurden, ist die nächste Phase die Datenvorbereitung. Dieser Schritt umfasst die Bereinigung der Daten, das Auffüllen fehlender Werte und die Anpassung der Datenwerte auf einen gemeinsamen Maßstab. Zudem werden neue Merkmale aus den vorhandenen Daten erstellt, um die Modellleistung zu verbessern. Anschließend werden die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze aufgeteilt. Der Trainingsdatensatz wird verwendet, um das Modell zu trainieren, der Validierungsdatensatz zur Feinabstimmung der Hyperparameter und der Testdatensatz zur abschließenden Bewertung des Modells.

In dieser Phase wird das eigentliche Modelltraining durchgeführt. Beim überwachten Lernen wird das Modell auf einem beschrifteten Datensatz trainiert, wobei es lernt, Eingaben zu Ausgaben zuzuordnen und seine Parameter anzupassen, um den Fehler zu minimieren. Im unüberwachten Lernen versucht das Modell, die zugrunde liegende Struktur der Daten zu erkennen, indem es Muster und Gruppierungen identifiziert. Verstärkendes Lernen basiert darauf, dass ein Agent durch Interaktionen mit seiner Umgebung lernt und seine Aktionen anpasst, um die maximale kumulierte Belohnung zu erreichen. Halbüberwachtes Lernen kombiniert überwachte und unüberwachte Methoden, indem das Modell zunächst auf beschrifteten Daten trainiert und anschließend mit unbeschrifteten Daten verfeinert wird. Transferlernen verwendet ein vortrainiertes Modell und passt es für eine neue, verwandte Aufgabe an, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden.

Nach dem Training wird das Modell evaluiert, um sicherzustellen, dass es gut generalisiert und auf neue, unbekannte Daten anwendbar ist. Das trainierte Modell wird anhand eines separaten Testdatensatzes bewertet, wobei Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score verwendet werden. Ein gut evaluiertes Modell zeigt, dass es in der Lage ist, verallgemeinerte Vorhersagen zu treffen und nicht nur auf den Trainingsdaten gut zu funktionieren.

Nach der erfolgreichen Evaluation wird das Modell in einer realen Umgebung bereitgestellt. Dies umfasst die Integration des Modells in eine Anwendung oder ein System, in dem es in Echtzeit oder batchweise Entscheidungen trifft. Während der Bereitstellung ist es wichtig, das Modell auf Zuverlässigkeit, Latenz und Skalierbarkeit zu testen, um sicherzustellen, dass es den Anforderungen der Anwendung entspricht.

Nach der Bereitstellung ist die kontinuierliche Wartung des Modells entscheidend, um eine langfristige Leistung sicherzustellen. Dies beinhaltet die Überwachung der Modellleistung in der Produktionsumgebung, die Aktualisierung des Modells mit neuen Daten und die Anpassung der Modellparameter, um die Genauigkeit und Effizienz zu maximieren. Durch kontinuierliche Wartung und Anpassung bleibt das Modell robust und anpassungsfähig an sich ändernde Bedingungen.

Das Training einer KI ist ein mehrstufiger Prozess, der sorgfältige Planung und Durchführung erfordert. Von der Datensammlung über die Datenvorbereitung und das Modelltraining bis hin zur Evaluation, Bereitstellung und Wartung – jede Phase spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg der KI-Anwendung. Indem die richtigen Trainingsmethoden angewendet und die spezifischen Anforderungen jeder Phase berücksichtigt werden, kann eine leistungsfähige und langlebige KI-Lösung entwickelt werden.