Was ist ein KI-Modell?

Es ist wichtig zu verstehen, dass KI, maschinelles Lernen und Deep Learning miteinander verbundene Konzepte sind, aber nicht dasselbe bedeuten. Hier die wichtigsten Unterschiede:  

• KI-Modelle sind eine Oberkategorie, die sowohl Modelle für Machine Learning und Deep Learning als auch andere Techniken wie regelbasierte Systeme und Expertensysteme umfasst. Sie umfassen jedes Modell, das intelligentes Verhalten zeigt.  
• Modelle für maschinelles Lernen sind eine Untergruppe von KI-Modellen, die statistische Methoden verwenden, um aus Daten zu lernen, ohne dafür explizit programmiert zu werden. Sie können verschiedene Techniken nutzen, darunter auch neuronale Netze.  
• Deep-Learning-Modelle sind eine weitere Unterteilung von Machine-Learning-Modellen, bei denen künstliche neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten verwendet werden, um aus Daten zu lernen. Sie sind besonders nützlich für komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung.

KI-Modelle müssen trainiert, getestet, bereitgestellt und kontinuierlich evaluiert werden, um eine effektive Leistung zu gewährleisten. Das ist ähnlich wie bei einem Kind, das Fahrradfahren lernt. Zuerst zeigen Sie ihnen, wie es geht (Training), dann lassen Sie sie üben (Testen) und schließlich können sie alleine fahren (Bereitstellung). Sie müssen aber auch regelmäßig prüfen, ob sie noch sicher fahren (Evaluierung).

Beim Training eines KI-Modells werden ihm in der Regel große Datenmengen zugeführt, damit es daraus Muster erlernen kann. Welche Daten verwendet werden, hängt von der spezifischen Aufgabe ab, für die das Modell trainiert wird. Ein Modell, das Schuhe in Bildern erkennen soll, wird beispielsweise mit einem Dataset an Bildern gefüttert, die als mit oder ohne Schuhen gekennzeichnet sind. Durch Training kann das Modell lernen, den Unterschied zwischen den Bildern mit und ohne Schuhe zu erkennen.

Das Training eines KI-Modells ist ein fortlaufender Prozess, der mehrere wichtige Schritte umfasst:

1. Datenvorbereitung: Dazu gehören das Sammeln, Bereinigen, Labeln, Transformieren und Erstellen von Features aus den Daten. Dieser wichtige Schritt hat Auswirkungen auf die Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz des Modells.
2. Modellauswahl: Die Wahl des geeigneten KI-Modells hängt vom Problemtyp, den Datenmerkmalen, der Modellkomplexität und dem Bedarf an Interpretierbarkeit ab. Dabei sollten Sie vermeiden, dass das Modell zu einfach oder zu komplex wird.
3. Modelltraining: Dabei werden die vorbereiteten Daten in das ausgewählte Modell eingespeist und die Parameter angepasst, um Fehler zu minimieren und die Genauigkeit zu verbessern.
4. Hyperparameter-Abstimmung: Anpassen der Einstellungen, die den Lernprozess steuern, um die beste Konfiguration für die beste Leistung zu finden und den Bias-Varianz-Trade-off auszugleichen.

Sobald ein Modell trainiert wurde, sollte es anhand eines separaten Datasets getestet werden, das es noch nicht kennt. So lässt sich beurteilen, wie gut das Modell auf neue Daten anwendbar ist, und mögliche Probleme lassen sich erkennen. Stellen Sie sich vor, Sie geben einem Schüler einen Übungstest vor dem eigentlichen Test.

Nachdem ein Modell getestet und validiert wurde, kann es für die Nutzung freigegeben werden. Dazu gehört beispielsweise die Einbindung in eine Anwendung, eine Website oder einen Geschäftsprozess. Stellen Sie sich vor, wie Sie Ihr Kind endlich ohne Stützräder Fahrrad fahren lassen.

Auch wenn ein Modell bereits live ist, sollten Sie seine Leistung regelmäßig überprüfen und bei Bedarf Anpassungen vornehmen. Dazu gehört unter anderem die Überwachung der Genauigkeit, Effizienz und Fairness. Genau wie Sie das Kind auf dem Fahrrad im Blick behalten, müssen Sie auch dafür sorgen, dass das Modell weiterhin gut und sicher funktioniert. 

Dazu gehört in der Regel auch die Überwachung auf Probleme wie Modellverfall, bei dem sich die Leistung des Modells aufgrund von Änderungen an den Daten oder der Umgebung im Laufe der Zeit verschlechtert, und Datendrift, bei dem sich die Eigenschaften der Eingabedaten ändern und sich das möglicherweise auf die Genauigkeit des Modells auswirkt.

Vortrainierte KI-Modelle, die auch als grundlegende Modelle bezeichnet werden, sind KI-Modelle, die bereits mit einer großen Menge an Daten trainiert wurden. Sie werden oft als Ausgangspunkt für die Entwicklung neuer KI-Modelle verwendet, da sie Entwicklern viel Zeit und Mühe ersparen können. 

Bei gängigeren KI-Aufgaben kann die Verwendung eines vorab trainierten Modells eine gute Alternative zum Erstellen eines Modells von Grund auf sein. Sie können direkt verwendet oder für bestimmte Anwendungsfälle optimiert werden. Wenn Sie eine Aufgabe ausführen müssen, die der Aufgabe ähnelt, für die das vortrainierte Modell entwickelt wurde, ist es oft schneller und einfacher, ein vortrainiertes Modell zu optimieren, als ein neues Modell von Grund auf neu zu trainieren. 

Beim Feintuning eines Modells wird ein vorab trainiertes Modell anhand eines kleineren, aufgabenspezifischen Datasets trainiert, um seine Fähigkeiten an Ihre Anforderungen anzupassen. Es gibt jedoch auch einige potenzielle Nachteile bei der Verwendung vortrainierter Modelle. Sie eignen sich möglicherweise nicht für alle Aufgaben und können manchmal Verzerrungen widerspiegeln, die in den ursprünglichen Trainingsdaten vorhanden waren. 

In einigen Fällen ist es erforderlich, ein Modell von Grund auf zu trainieren, um das gewünschte Maß an Genauigkeit und Anpassung zu erreichen.