Daten-Clustering mit Trendskout Auto ML

Clustering-Algorithmen können Daten unabhängig voneinander auf Grundlage von Ähnlichkeiten gruppieren. Diese Gruppen – oder Cluster – können dann in Trendskout verwendet werden, um der relevantesten Gruppe neue Daten zuzuweisen. Das Trendskout-System nutzt verschiedene Best-of-Breed-Techniken für Deep Learning, Machine Learning und KI.

Ein Beispiel, bei dem Clustering zum Einsatz kommt, ist das Erstellen von Marketing-Personas: die Definition von Kundengruppen mit ähnlichen Profilen und Bedürfnissen. Aber das ist noch nicht alles: Clustering-Algorithmen werden ebenso für die Betrugserkennung, die vorausschauende Wartung und viele andere Bereiche eingesetzt.
Die für das Clustering verwendeten Algorithmen benötigen keinen Input durch den Menschen, um ähnliche Cluster zu erstellen. Clustering-Algorithmen gehören daher zur Familie des „Unsupervised Learning“. Ein Trainingsschritt ist also nicht unbedingt erforderlich. Es ist jedoch möglich, einen Clustering-Algorithmus in einer ersten Phase auf einen Ausgangsdatensatz anzuwenden und dann in der zweiten Phase Echtzeitdaten hinzuzufügen, die durch das generierte KI-Clustering-Modell sofort dem entsprechenden Cluster zugeordnet werden.

Anwendungsbeispiele

Leistungsstarke KI-Plattform in der Cloud

Neben spezifischen Modulen für Medienunternehmen bietet die Trendskout AutoML-Plattform auch zahlreiche Möglichkeiten für IT-Teams, KI-Anwendungen schnell einzurichten. Dies wird durch unsere einzigartige doppelte KI-Layer und die benutzerfreundliche Schnittstelle ermöglicht, die Datentransformationen, die Auswahl von Algorithmen und das Hypertuning vollständig automatisieren.

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Verbinden

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Analysieren

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Clustering

Clustering ist eine der Funktionen der Trendskout KI-Flussanalyse.

Automatisieren

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Wie funktioniert die Clusteranalyse technisch?

Der Clustering-Prozess

Der Clustering-Prozess beginnt, sobald die Schaltfläche Run/Train in Trendskout angeklickt wird. Das System führt verschiedene Clustering-Algorithmen an den Input-Daten durch, verbunden mit der Clusteranalyse per Drag & Drop im KI-Fluss. Hierbei werden verschiedene Kombinationen aus Algorithmen und Parametern verwendet, d. h. Hypertuning.

Während des Clustering-Prozesses sind zwei Kriterien entscheidend. Zunächst einmal müssen die gefundenen Gruppen – Cluster – Datenpunkte enthalten, die möglichst nahe beieinander liegen. Dann sollte die Anzahl der Cluster begrenzt sein. Es muss also eine relativ kleine Anzahl von Clustern mit übereinstimmenden Datenpunkten gefunden werden. Wenn ein Clustering-Algorithmus Datengruppen erkennt, die nicht zusammengehören, oder wenn er sehr viele kleine Gruppen findet, bedeutet dies, dass eine weitere Suche mittels Hypertuning und Auto ML für ein besseres Ergebnis erforderlich ist. Das Verhältnis zwischen der Anzahl der Cluster und der Ähnlichkeit kann in einer „elbow curve“ dargestellt werden.

Der Hypertuning-Prozess wird beendet, wenn ein optimales Ergebnis erreicht wurde.

Verwenden von Clustering-Output

Es gibt zwei Anwendungsfälle für Clustering-Output. Im ersten werden die Gruppen – die Cluster – als erweiterte Analyse eines Datensatzes interpretiert und für bessere Entscheidungen und bessere Erkenntnisse in bestimmten Prozessen genutzt.

Ein zweiter Anwendungsfall besteht darin, die Cluster und das zugrundeliegende Clustermodell zu verwenden, um einem Cluster neue Datenpunkte zuzuordnen. Dies ist vergleichbar mit der Klassifizierung. Der Unterschied zur Klassifizierung besteht jedoch darin, dass der Trainingsschritt „unbeaufsichtigt“ erfolgt und das Labeling auf Grundlage von automatisch erkannten Gruppen oder Clustern durchgeführt wird.

Daten-Clustering + Trendskout

Die Trendskout-Plattform für automatisiertes maschinelles Lernen enthält verschiedene Clustering-Algorithmen, die über eine Drag-and-Drop-Schnittstelle mit Inputs und Automatisierungsschritten in einem KI-Fluss verknüpft werden können. Die gesamte Datentransformation, das Hypertuning, die Auswahl der Algorithmen und das Management des gesamten GPU/TPU-Cloud-Computings laufen vollständig im Hintergrund.

Das macht die Bereitstellung von Clustering-Anwendungen in Ihrem Unternehmen wesentlich effizienter und ermöglicht es Ihnen, unbesorgt zu experimentieren.

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