Anwendungen sowohl für KI als auch für Deep Learning werden von Algorithmen, Daten und Parametern bestimmt, die alle drei für eine optimale Leistung eng zusammenarbeiten. Auswahl und Interaktion von Algorithmen, Datenoperationen und Parametern – auch Hypertuning genannt – erfolgen selbstständig mit AutoML. Das beschleunigt das gesamte Verfahren: von der Konzeption bis zur Bereitstellung einer leistungsstarken Anwendung für KI und Deep Learning.
Entdecken Sie die Bedeutung von Algorithmenauswahl, Datenoperationen und Algorithmenparametern und wie sie in AutoML zusammenarbeiten.
Zusätzlich zu den spezifischen Modulen für Produktionsunternehmen 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.
Es gibt viele Algorithmen für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning. Beispiele sind unter anderem neuronale Netze, Gradientenverfahren, Support Vector Machines. Die Möglichkeiten sind vielseitig, was die Auswahl des richtigen Algorithmus für ein bestimmtes Geschäftsszenario noch weiter erschwert. Jede Art von Algorithmus – man denke nur an neuronale Netze – hat zahlreiche Untertypen, und damit wird die Auswahl noch komplexer und zeitaufwändiger.
Trendskout bewertet jeden Algorithmus und wählt dann denjenigen aus, der für die gewählte Anwendung und den Datensatz am besten geeignet ist.
Es reicht nicht aus, nur den besten Algorithmus zu finden. Ein Algorithmus muss auch über die richtige Daten zur Verfügung, um sich selbst zu trainieren, Vorhersagen zu treffen oder Verbindungen zu entdecken. Die Form dieser Daten ist sehr wichtig: Es müssen nämlich mehrere Datenoperationen durchgeführt werden, bevor der Algorithmus mit der Verarbeitung und Interpretation der Daten beginnen kann. Auch hier gibt es eine fast unendliche Anzahl von Verarbeitungsmöglichkeiten: Denken Sie nur an die Zusammenführung verschiedener Datenquellen, die Transformation, die Erzeugung von Ableitungen und Variationen oder die Denormalisierung.
Die Entscheidung, welche Operationen auf welche Daten angewendet werden sollen, ist komplex. Sie ist abhängig von der Anwendung und dem gewählten Algorithmus.
Für jeden Algorithmus für KI, Deep Learning oder Machine Learning gibt es verschiedene Optionen. Sie alle hängen von der Art des Algorithmus (z. B. einem neuronalen Netz) und oft auch von der Unterart ab. Auch bei den Unterarten sind die Möglichkeiten groß: Ein neuronales Netz beispielsweise hat unendlich viele Optionen, sich selbst zu gestalten, man denke nur an die Anzahl der möglichen Neuronen und Schichten und die Art der Verbindungen zwischen ihnen oder die Art und Weise, in der sie untereinander Informationen austauschen. Auch andere Algorithmentypen haben oft eine Vielzahl von Parametern. Die richtige Parameterkonfiguration ist daher ebenso entscheidend für die Genauigkeit und Leistung Ihrer Anwendung für KI, Machine Learning oder Deep Learning.
Um aus dieser unendlichen Fülle an Möglichkeiten die optimale Auswahl zu treffen, enthält Trendskout eine zusätzliche Deep Learning-Engine – AutoML – bei der neben dem maschinellen Lernen auch KI und Deep Learning eingesetzt werden. AutoML sucht auf intelligente Weise nach der idealen Kombination aus Datenoperationen, Algorithmen und Parametern. Dieser Auswahlprozess basiert unter anderem auf genetischen Algorithmen, die auf dem uralten Konzept der „natürlichen Selektion“ beruhen.
Hier ist es nötig, etwas technischer zu werden. In einem iterativen Aktualisierungsprozess werden Kombinationen und Simulationen durchgeführt, und bei jeder Iteration Informationen über Qualität, Leistung und andere Informationen verwendet, um in der nächsten Iteration mit einer intelligenteren Variante der Kombination aus Datenoperationen, Algorithmen und Parametern ein immer besseres Ergebnis zu erzielen. Dies geschieht wie bei der natürlichen Evolution, in der die natürliche Auslese durch Mutation und Kreuzung den siegreichen Kandidaten hervorbringt.
