Lesezeit: 4 Minuten | Veröffentlicht: 16. März 2025
AutoML Was ist AutoML?
Automatisches maschinelles Lernen (AutoML) vereinfacht Modelle für maschinelles Lernen für Laien. AutoML automatisiert die Erstellung und Bereitstellung von Algorithmen für maschinelles Lernen für den geschäftlichen und privaten Gebrauch. Datenvorbereitung, Merkmalsauswahl, Modellauswahl, Hyperparameter-Optimierung und Modellbewertung werden automatisiert, wodurch Zeit und Fachwissen für die Erstellung erfolgreicher KI-Modelle gespart werden. AutoML-Lösungen machen KI für Unternehmen, Forscher und Entwickler ohne umfassende ML-Kenntnisse zugänglich und demokratisieren KI.
- AutoML-Prozess
- Vorteile von AutoML
- Zusammenarbeit mit HPE
AutoML-Prozess
Prozessaufschlüsselung von AutoML
Problemdefinition: Identifizieren Sie das Problem und legen Sie ein Ziel fest, bevor Sie maschinelles Lernen verwenden.
- Definieren Sie das Problem: Wählen Sie die Aufgabe des Modells aus, z. B. Klassifizierung, Regression, Clustering oder Anomalieerkennung. Die Kenntnis der Herausforderung hilft bei der Auswahl der richtigen Strategie für maschinelles Lernen.
- Definieren Sie das Ziel: Legen Sie Erfolgsmessungen und Ergebnisse fest. Beispiele hierfür sind Genauigkeit, Präzision, Rückruf, RMSE und geschäftsspezifische Key Performance Indicator.
Datenaufbereitung: ML-Modelle sind auf gute Daten angewiesen. Für eine optimale Leistung werden Daten gesammelt, bereinigt und transformiert.
- Datenerfassung: Sammeln Sie die erforderlichen Datensätze aus Datenbanken, APIs, Protokollen und anderen Quellen. Datenqualität und -menge wirken sich auf die Modellleistung aus.
- Datenbereinigung: Entfernen Sie Duplikate, Ausreißer und fehlende Werte, um die Konsistenz des Datensatzes aufrechtzuerhalten. In dieser Phase erhält das Modell genaue und zuverlässige Daten, aus denen es lernen kann.
- Feature Engineering: Transformieren, kombinieren oder wählen Sie Schlüsselvariablen aus, um signifikante Merkmale zu erstellen. Normalisierung, Kodierung kategorialer Variablen und Datenanalyse können neue Erkenntnisse liefern.
- Datenaufteilung: Teilen Sie den Datensatz in Schulungs-, Validierungs- und Testsätze auf. Für eine optimale Schulung und Bewertung des Modells wird eine Aufteilung von 80-10-10 oder 70-15-15 verwendet.
Modellauswahl: Perfekte Leistung erfordert den richtigen Algorithmus.
- Suchraum: Definieren Sie den Suchraum von AutoML, der Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und SVMs umfassen kann.
- Eine Modellarchitektur: Bestimmen Sie die Modellstruktur, z. B. Deep-Learning-Layer, Entscheidungsbaumtiefe oder Aktivierungsfunktionen für neuronale Netzwerke.
Hyperparameteroptimierung: Optimieren Sie Hyperparameter, um die Modellleistung und Generalisierung zu verbessern.
- Hyperparameter: Bestimmen Sie Hyperparameter für das Modelltraining wie Lernrate, Layer-Anzahl, Batchgröße und Regularisierungsparameter.
- Strategien zur Optimierung: Grid Search, Random Search und Bayessche Optimierung optimieren Hyperparameter automatisch für optimale Ergebnisse.
Training und Bewertung: Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell lernt und genau bewertet wird.
- Modelltraining: Verwenden Sie den Schulungs-Datensatz, um dem Modell historische Muster beizubringen.
- Modellbewertung: Verwenden Sie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score, MAE oder RMSE, um die Modellleistung zu bewerten.
- Kreuzvalidierung: Verwenden Sie eine k-fache Kreuzvalidierung, um sicherzustellen, dass das Modell effektiv auf neue Daten verallgemeinert werden kann und nicht überangepasst ist.
Modellauswahl und Ensemble: Nach der Schulung werden die besten Modelle ausgewählt und integriert, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
- Auswahl des besten Modells: Wählen Sie das beste Modell anhand der Bewertungsmetriken und Validierungsergebnisse aus.
- Ensemblebildung: Verwenden Sie Bagging-, Boosting- und Stacking-Modelle, um die Genauigkeit zu verbessern und Abweichungen zu minimieren. Zu den gängigen Ansätzen zählen Random Forest, XGBoost und Mixing.
Modellbereitstellung: Nachdem Sie das beste Modell ausgewählt haben, stellen Sie es in der Praxis bereit und überwachen Sie es.
- Abschließende Bewertung: Testen Sie den Testdatensatz vor der Bereitstellung erneut, um die Leistung zu validieren.
- Bereitstellung: Stellen Sie das Modell als API, Web Service oder integriertes System für Echtzeitvorhersagen bereit. Wir können Cloud-Plattformen, Edge-Geräte oder On-Premises-Server verwenden.
- Überwachung: Überwachen Sie die Modellleistung, erkennen Sie Datenabweichungen und aktualisieren oder schulen Sie das Modell nach Bedarf neu, um die Genauigkeit aufrechtzuerhalten.
Dieser organisierte AutoML-Ansatz ermöglicht eine schnelle, optimale und skalierbare Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit minimaler Benutzerbeteiligung.
Welche Vorteile bietet AutoML?
Vorteile von AutoML: Die Vorteile von AutoML vereinfachen maschinelles Lernen für Unternehmen und Personen ohne Erfahrung in Data Science.
Höhere Produktivität und Effizienz
- Kürzere Markteinführungszeit: Die Erstellung herkömmlicher ML-Modelle erfordert eine manuelle Datenaufbereitung und Hyperparameter-Optimierung, wodurch die Markteinführungszeit verkürzt wird. AutoML automatisiert diese Phasen und hilft Unternehmen dabei, Modelle bereitzustellen und schneller Erkenntnisse zu gewinnen.
- Automatisierte Workflows: AutoML optimiert Pipelines für maschinelles Lernen und eliminiert menschliche Interaktion und sich wiederholende Aktivitäten. Durch die Automatisierung können sich Teams auf Strategie und Innovation statt auf technische Details konzentrieren, was die Produktivität steigert.
Kostenreduzierung
- Geringer Bedarf an spezialisierten Talenten: Die Einstellung von Data Scientists und Ingenieuren für maschinelles Lernen ist teuer. AutoML vereinfacht die Modellerstellung und -bereitstellung für Laien.
- Ressourcenoptimierung: AutoML optimiert Computing-Ressourcen und automatisiert ressourcenintensive Vorgänge, einschließlich Feature-Engineering, Modellauswahl und Hyperparameter-Optimierung, wodurch die Betriebskosten gesenkt werden.
Bessere Leistung der Modelle
- Erweiterte Algorithmen: AutoML verwendet erweiterte Algorithmen für maschinelles Lernen, darunter neuronale Netzwerke, Ensemble-Lernen und Gradient Boosting, um genaue und zuverlässige Vorhersagen zu liefern.
- Kontinuierliche Optimierung: AutoML-Frameworks untersuchen zahlreiche Konfigurationen, wählen die optimalen Hyperparameter aus und reagieren auf neue Daten, um die Modellleistung zu verbessern.
Skalierbarkeit
- Handhabung großer Datenmengen: AutoML verarbeitet große Datensätze effektiv und eignet sich daher für Big-Data-Anwendungen in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und E-Commerce. Die Automatisierung der Merkmalsauswahl und Skalierung erleichtert die Bewältigung groß angelegter Aktivitäten des maschinellen Lernens.
- Skalierbare Lösungen: AutoML bietet eine skalierbare Infrastruktur, die auf die Nachfrage reagiert und die Effizienz über alle Workloads hinweg aufrechterhält, unabhängig davon, ob ein Unternehmen einen winzigen Datensatz analysieren oder Petabytes verarbeiten möchte.
Verbesserte Entscheidungsfindung
- Datenorientierte Erkenntnisse: AutoML ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es Muster und Trends in Daten erkennt, was zu genaueren Prognosen und einer genaueren strategischer Planung führt.
- Vorausschauende Analyse: AutoML kann anhand früherer Daten Markttrends, Verbraucherverhalten und betriebliche Gefahren vorhersagen und so proaktive Entscheidungen ermöglichen.
Wettbewerbsvorteil
- Innovation: AutoML verbessert den Zugang zu KI-gestützten Lösungen und ermöglicht Unternehmen jeder Größe, maschinelles Lernen in ihre Angebote zu integrieren. Dies beschleunigt die Technologie und steigert den Wettbewerb auf dem Markt.
- Personalisierung: AutoML kann das Engagement und die Zufriedenheit der Benutzer durch die Erstellung personalisierter Vorschläge, Marketingtaktiken und kundenorientierter Lösungen verbessern.
Risikomanagement
- Verbesserte Betrugserkennung: AutoML-basierte Modelle können Unregelmäßigkeiten und Betrug bei Finanztransaktionen, der Cybersicherheit und im E-Commerce schnell erkennen, wodurch Risiken gesenkt und die Sicherheit verbessert werden.
- Betriebseffizienz: AutoML automatisiert die Datenanalyse und Anomalieerkennung, reduziert menschliche Fehler und betriebliche Ineffizienzen und hilft Unternehmen, Risiken zu erkennen und zu managen.
Maßgeschneiderte und flexible Optionen
- Maßgeschneiderte Modelle: Mit AutoML können Kunden Modelle für ihren Sektor erstellen und so sicherstellen, dass Unternehmen die relevantesten und genauesten Erkenntnisse für ihre Anwendungsfälle erhalten.
- Anpassungsfähigkeit: AutoML ändert Modelle, wenn neue Daten eintreffen, sodass die Vorhersagen auch in sich ändernden Kontexten genau bleiben. Diese Vielseitigkeit ist in den dynamischen Bereichen Bankwesen, Gesundheitswesen und Einzelhandel nützlich.
AutoML verbessert die Zugänglichkeit, Geschwindigkeit und Wirksamkeit des maschinellen Lernens und ist damit ein nützliches Tool für Unternehmen, die KI ohne Erfahrung nutzen möchten.
Zusammenarbeit mit HPE
HPE bietet hochmoderne KI- und AutoML-Lösungen, um Innovationen zu beschleunigen, Abläufe zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. HPE Partner können Unternehmen durch Automatisierung, leistungsstarke Analysen und skalierbare Infrastruktur dabei helfen, mit KI erfolgreich zu sein.
Werden Sie HPE Partner: Nutzen Sie AutoML mit den Produkten und Services von HPE
- HPE AI Services: HPE AI Services unterstützen Unternehmen bei der Integration von KI mit End-to-End-Beratung, Modellerstellung und Bereitstellung. HPE beschleunigt die Einführung von KI und optimiert Leistung und Effizienz durch verwaltete KI-Services, Edge-KI und automatisierte ML-Pipelines.
- HPE KI-Lösungen: Die HPE Ezmeral KI- und Datenplattform optimiert KI/ML-Workflows, während HPE GreenLake for AI eine flexible, Cloud-basierte KI-Infrastruktur ist. HPE Apollo und Cray Systeme ermöglichen die Schulung und Bereitstellung von AutoML im großen Maßstab.
- NVIDIA und HPE: Eine Kooperationsvereinbarung mit NVIDIA ermöglicht es HPE, GPU-beschleunigte KI-Lösungen bereitzustellen, die die AutoML-Produktivität verbessern. HPE beschleunigt das Training, die Optimierung und die Bereitstellung von KI-Modellen mit der NVIDIA AI Unternehmenssoftware und GPU-Infrastruktur. Die Edge-KI-Lösungen von HPE mit NVIDIA ermöglichen KI-Computing in Echtzeit für Industrie und IoT.
