Maschinelles Lernen (ML) hat im Bereich der Künstlichen Intelligenz viele Einsatzbereiche – bei der Vorhersage des Wetters, hin zur Bilderkennung oder beim autonomen Fahren. Doch der dahinterliegende Prozess ist aufwändig: Daten müssen gesammelt und aufgearbeitet, Algorithmen ausgewählt und Parameter gesetzt werden.
Mit automatisiertem maschinellem Lernen (AutoML) übernimmt diese Aufgaben eine KI, die sie zeiteffizienter und mit geringerem Personalaufwand realisiert. Auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ist dies eine attraktive Möglichkeit, KI-Anwendungen zu entwickeln und zu nutzen.
Maschinelles Lernen
Das maschinelle Lernen ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, bei der Algorithmen große Datenmengen analysieren. Sie gewinnen automatisch Erkenntnisse, treffen Entscheidungen und machen Prognosen.
Es gibt unterschiedliche Arten des maschinellen Lernens: das überwachte ML, das teilüberwachte ML, das unüberwachte ML und das verstärkte ML. Mit den verschiedenen Arten von ML ist ein Einsatz in unterschiedlichsten Bereichen möglich. Eine Sachen haben alle ML-Arten jedoch gemeinsam – es braucht Wissen von Expert*innen, die sicherstellen, dass der Prozess richtig funktioniert und das gewünschte Ergebnis herauskommt. Zu den Aufgaben dieser Expert*innen gehören unter anderem:
- Vorbereitung und Bereinigung von Daten
- Auswählen und Konstruieren geeigneter Merkmale
- Auswahl einer geeigneten Modellfamilie
- Optimierung der Modell-Hyperparameter
- Entwurf der Topologie von neuronalen Netzen (wenn Deep Learning verwendet wird)
- Nachbearbeitung der für maschinelles Lernen verwendeten Modelle
- Kritische Analyse der erzielten Ergebnisse
Jedoch sind auch Expert*innen aus dem IT-Bereich und mit dem speziellen Wissen zu maschinellem Lernen auf Grund des Fachkräftemangels und der gestiegenen Nachfrage nach KI-Anwendungen schwierig zu finden. Hier kommt das automatisierte maschinelle Lernen ins Spiel.
Automatisiertes maschinelles Lernen
Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ermöglicht das Anlernen von KI mittels KI. So können auch Unternehmen mit Mitarbeitenden ohne spezialisiertes Wissen KI-Anwendungen trainieren.
AutoML führt die Schritte des maschinellen Lernens automatisch zusammen – ohne menschliches Eingreifen.
Nutzen Sie AutoML, benötigen Sie weniger Personal und Sie erzielen Zeiteinsparungen. So bleibt die Erstellung von maschinell lernenden Systemen nicht nur Expert*innen und Data-Scientists vorbehalten, sondern auch Mitarbeitende mit weniger Fachexpertise können sich dem annehmen. Besonders beliebt ist AutoML bei Bilderkennungen, im Marketing, beispielsweise bei Verkaufsvorhersagen, und in der Spracherkennung.
Hier finden Sie die gängigsten Algorithmen für maschinelles Lernen im Vergleich – inklusive ihrer Vor- und Nachteile, Einsatzbereiche und Beschreibungen (in englischer Sprache). Die Liste hilft bei der Auswahl der benötigten Algorithmen.
AutoML und KMU
Laut einer Studie des Digital Innovation Hub West aus Österreich ist das AutoML in KMU kein Selbstläufer oder Allheilmittel. Zwar können Arbeitsabläufe mittels AutoML erleichtert und schneller abgewickelt werden, jedoch gibt es auch einige Herausforderungen zu beachten.
Da auch das AutoML auf qualitativ hochwertige Datensätze angewiesen ist, müssen diese von KMU auch beschaffen werden. Dass die Anwendung am Ende korrekte Aussagen trifft, Entscheidungen fällt oder Prognosen erstellt, hängt stark von der Qualität der zum Anlernen genutzten Daten ab. Einerseits benötigen Sie bei der Nutzung von AutoML Expert*innen, andererseits sollten die am Projekt beteiligten Personen ein KI-Grundverständnis davon haben, wie maschinelles Lernen funktioniert und welche Prozesse dahinterliegen. Trotz AutoML sind es letztlich Ihre Mitarbeitenden, die Daten beschaffen und aufbereiten sowie KI-Anwendungen erarbeiten. Bei der Nutzung einer nicht-kommerziellen Variante ist es unerlässlich, dass Expert*innen auch die Bereitstellung, Überwachung und Pflege der ML-Modelle übernehmen.
Auf dem Markt gibt es unterschiedliche AutoML-Anwendungen. Stellen Sie auf jeden Fall die Frage nach den tatsächlich benötigten Funktionen, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
Eng verwandt mit dem Thema des automatisierten maschinellen Lernens ist das Thema „Low-Code“ und „No-Code“. Unser Artikel zu diesem Thema finden Sie hier. Ein weiteres spannendes Praxisbeispiel zeigt, wie Prozesse im Unternehmen mit No-Code-KI automatisiert werden können: Mit No-Code-KI Prozesse im Unternehmen automatisieren.
