Schritte zum Erstellen einer AI ML-Lösung

Detaillierte Roadmap, die Sie durch Datenerfassung, Modellschulung und Bereitstellung führt. Dieser Prozess ist iterativ, sodass Sie bei der Feinabstimmung Ihrer Lösung häufig zu früheren Schritten zurückkehren.

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Schritt 1: Verstehen Sie das Problem

Bevor Sie Daten sammeln, müssen Sie Folgendes tun:

• Definieren Sie das Problem klar: Verstehen Sie, was Sie lösen möchten. Handelt es sich um ein Klassifizierungsproblem (z. B. Spam-Erkennung), ein Regressionsproblem (z. B. Preisvorhersage) oder um ein Empfehlungssystem?
• Erfolgskriterien definieren: Wie sieht ein erfolgreiches Modell aus? Möchten Sie beispielsweise eine Genauigkeit von 90 %, eine geringe Latenz oder eine hohe Präzision?

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Schritt 2: Datenerfassung

Die von Ihnen gesammelten Daten sollten einen direkten Bezug zu Ihrem Problem haben. So sammeln Sie es ein:

A. Identifizieren Sie Datenquellen

• Öffentliche Datensätze:
  
  Verwenden Sie Datensätze von Orten wie:

  • Kaggle: Bietet zahlreiche Datensätze über verschiedene Domänen hinweg.
  • UCI Machine Learning Repository: Ein weiterer großartiger Ort für Daten.
  • Regierungsdatenportale: Einige Regierungen stellen offene Datensätze bereit (z. B. data.gov).

• Web Scraping:
  
  Wenn Ihre Datenquelle nicht verfügbar ist, können Sie Websites mit Tools wie den folgenden durchsuchen:

  • BeautifulSoup (Python-Bibliothek)
  • Scrapy (Python-Framework)

• APIs:
  
  Sie können APIs verwenden, um Daten von Diensten zu sammeln wie:

  • Twitter API (für Social-Media-Daten)
  • Google Maps API (für Standortdaten)

• Datenbanken:
  
  
  Manchmal hat Ihr Unternehmen oder Projekt möglicherweise bereits Zugriff auf Datenbanken (SQL, NoSQL), in denen Daten gespeichert sind.

• IoT-Geräte:
  
  
  Wenn Sie eine KI-Lösung für Hardware entwickeln, sammeln Sie Daten von Sensoren oder anderen IoT-Geräten.

B. Datenmenge und -qualität

• Sammeln Sie genügend Daten, um das Modell zu trainieren. Mehr Daten führen normalerweise zu besseren Modellen, aber die Daten müssen relevant sein.
• Qualität vor Quantität: Stellen Sie sicher, dass die Daten sauber sind (keine fehlenden Werte, keine Ausreißer, es sei denn, sie sind wichtig).

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Schritt 3: Datenbereinigung und Vorverarbeitung

Rohdaten liegen selten in einer Form vor, die direkt in ein Modell eingespeist werden kann. Die Datenbereinigung umfasst:

A. Behandeln Sie fehlende Daten

• Imputation: Füllen Sie fehlende Werte mit dem Mittelwert, Median oder Modus (für numerische Daten) oder dem häufigsten Wert (für kategoriale Daten) aus.
• Fehlende Daten entfernen: Löschen Sie Zeilen oder Spalten mit zu vielen fehlenden Werten.

B. Ausreißer entfernen oder beheben

• Statistische Methoden: Verwenden Sie Z-Scores, IQR oder Visualisierungen wie Boxplots, um Ausreißer zu identifizieren und zu entfernen oder zu korrigieren.

C. Datentransformation

• Normalisierung/Standardisierung: Numerische Daten skalieren (z. B. MinMax-Skalierung, Z-Score-Standardisierung).
• Kategoriale Variablen kodieren: Konvertieren Sie kategoriale Variablen in Zahlen (z. B. One-Hot-Kodierung, Label-Kodierung).

D. Feature Engineering

• Erstellen Sie neue Funktionen aus vorhandenen (z. B. Extrahieren von Tag, Monat oder Jahr aus einem Datum, Erstellen von Verhältnissen zwischen Spalten).
• Feature-Auswahl: Entfernen Sie irrelevante oder stark korrelierte Features, um Überanpassungen zu reduzieren und die Modellleistung zu verbessern.

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Schritt 4: Datenaufteilung

Sobald Ihre Daten bereinigt und bereit sind, müssen Sie sie aufteilen in:

• Trainingsset (normalerweise 70–80 %): Wird zum Trainieren des Modells verwendet.
• Validierungssatz (normalerweise 10–15 %): Wird verwendet, um Hyperparameter zu optimieren und die Leistung des Modells zu validieren.
• Testsatz (normalerweise 10–15 %): Wird verwendet, um die Verallgemeinerung des endgültigen Modells auf unsichtbare Daten zu bewerten.

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Schritt 5: Modellauswahl

Wählen Sie basierend auf Ihrem Problem ein geeignetes Modell für maschinelles Lernen.

A. Arten von Modellen

• Überwachtes Lernen:

  • Klassifizierung: Wenn die Ausgabe eine Kategorie ist (z. B. Spam vs. kein Spam).
  • Regression: Wenn die Ausgabe kontinuierlich ist (z. B. Vorhersage von Immobilienpreisen).

• Unüberwachtes Lernen:

  • Clustering: Gruppierung ähnlicher Datenpunkte (z. B. Kundensegmentierung).
  • Dimensionalitätsreduzierung: Reduzierung der Anzahl der Features unter Beibehaltung wesentlicher Informationen (z. B. PCA).

• Verstärkendes Lernen:

  • Wird verwendet, wenn ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt, um die Belohnungen zu maximieren.

B. Wählen Sie Algorithmus

Wählen Sie basierend auf Ihrem Problem das Modell aus. Beispiele:

• Lineare Regression, Entscheidungsbäume, Logistische Regression für überwachte Aufgaben.
• K-Means, DBSCAN für Clustering.
• KNN, Random Forests, SVMs für Klassifizierung/Regression.

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Schritt 6: Modellschulung

Trainieren Sie Ihr Modell mit dem Trainingsset.

A. Modelltrainingsprozess

• Anpassen des Modells: Verwenden Sie Ihre Trainingsdaten, um dem Modell beizubringen, Vorhersagen oder Klassifizierungen vorzunehmen.
• Leistung verfolgen: Überwachen Sie während des Trainings die Leistung des Modells (z. B. Verlustfunktion, Genauigkeit).

B. Hyperparameter-Tuning

• Rastersuche: Probieren Sie mehrere Kombinationen von Hyperparametern aus, um den besten Satz zu finden.
• Zufallssuche: Eine schnellere Alternative zur Rastersuche für die Optimierung von Hyperparametern.
• Bayesianische Optimierung: Eine fortschrittliche Technik, um die besten Modellparameter zu finden.

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Schritt 7: Modellbewertung

Bewerten Sie das trainierte Modell mithilfe des Validierungssatzes. Verwenden Sie geeignete Metriken, um die Leistung zu bewerten:

• Genauigkeit: Anteil richtiger Vorhersagen (zur Klassifizierung).
• Präzision, Rückruf, F1-Score: Nützlich beim Umgang mit unausgeglichenen Klassen.
• RMSE (Root Mean Squared Error): Für Regressionsprobleme.
• Verwirrungsmatrix: Um echte Positive, falsch positive Ergebnisse usw. zu sehen.

A. Kreuzvalidierung

• K-fache Kreuzvalidierung: Teilen Sie die Daten in k Teile auf und trainieren und validieren Sie das Modell k Mal, wobei Sie jedes Mal eine andere Falte als Validierungssatz verwenden .

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Schritt 8: Modelloptimierung und -abstimmung

Verbessern Sie Ihr Modell basierend auf den Bewertungsergebnissen.

A. Regularisierung

• Verwenden Sie die Regularisierung L1 (Lasso) oder L2 (Ridge), um eine Überanpassung durch Bestrafung großer Koeffizienten zu verhindern.

B. Ensemble-Methoden

• Verwenden Sie Techniken wie Random Forests, Boosting (z. B. XGBoost, AdaBoost), um mehrere Modelle zu kombinieren und die Leistung zu verbessern.

C. Modellstapelung

• Kombinieren Sie Vorhersagen aus mehreren Modellen (z. B. Kombinieren von Ausgaben von SVMs, logistischer Regression und Entscheidungsbäumen).

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Schritt 9: Modellbereitstellung

Sobald das Modell eine gute Leistung erbringt, stellen Sie es in einer Produktionsumgebung bereit.

A. Bereitstellungsprozess

• Containerisierung: Verwenden Sie Docker, um das Modell und alle Abhängigkeiten in einem Container zu verpacken.
• Model Serving: Verwenden Sie Tools wie Flask, FastAPI oder TensorFlow Serving, um das Modell als API bereitzustellen.
• CI/CD-Pipelines: Automatisieren Sie die Modellbereitstellung mit GitLab CI, Jenkins oder GitHub Actions.

B. Skalierbarkeit und Überwachung

• Stellen Sie sicher, dass das System realen Datenverkehr verarbeiten kann (z. B. mehrere API-Anfragen).
• Überwachen: Verfolgen Sie die Echtzeitleistung des Modells, und wenn sie mit der Zeit nachlässt, trainieren Sie das Modell mit neuen Daten neu.

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Schritt 10: Nachbereitung (Überwachung und Wartung)

• Modelldrift: Im Laufe der Zeit kann das Modell aufgrund von Änderungen in den Datenmustern an Genauigkeit verlieren. Trainieren Sie es regelmäßig mit neuen Daten.
• A/B-Tests: Testen Sie mehrere Modelle miteinander, um zu sehen, welches in der Produktion besser abschneidet.

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Zusammenfassung des gesamten Prozesses

1. Problemverständnis → 2. Datenerfassung → 3. Datenbereinigung und -vorverarbeitung → 4. Datenaufteilung → 5. Modell Auswahl → 6. Modeltraining → 7. Modellbewertung → 8. Modelloptimierung und -optimierung → 9. Modellbereitstellung → 10. Überwachung nach der Bereitstellung

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Der Schlüssel liegt in der iterativen Verfeinerung. Möglicherweise müssen Sie zu früheren Schritten (z. B. Datenerfassung oder Vorverarbeitung) zurückkehren, wenn Sie mehr über die Leistung Ihres Modells erfahren. Und behalten Sie während des gesamten Prozesses stets die Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und Skalierbarkeit im Auge! ?

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