Der vollständige Leitfaden zu KI-Algorithmen

Künstliche Intelligenz taucht in jeder Branche und jedem Prozess auf, sei es in der Fertigung, im Marketing, in der Lagerung oder in der Logistik. Es gibt unzählige Beispiele für KI in der realen Welt.

Dazu gehören technische Anwendungsfälle wie die Automatisierung menschlicher Arbeitskräfte und Roboterprozesse bis hin zu Basisanwendungen. Sie werden KI in Suchmaschinen, Karten und Navigation, Texteditoren und mehr sehen.

Aber haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, wie diese Maschinen funktionieren?

KI-Systeme basieren auf Algorithmen, aber nicht jeder KI-Algorithmus ist gleich . Wenn Sie verstehen, wie KI-Algorithmen funktionieren, können Sie Ihre Geschäftsprozesse vereinfachen und so Stunden manueller Arbeit einsparen.

In diesem Artikel werden die Arten von KI-Algorithmen, ihre Funktionsweise und wie man KI trainiert, um die besten Ergebnisse zu erzielen, erläutert.

Was sind KI-Algorithmen?

Wie funktionieren KI-Algorithmen?

Arten von KI-Algorithmen

Tipps zum Trainieren Ihrer KI

KI-Algorithmen sind Anweisungen, die es Maschinen ermöglichen, Daten zu analysieren, Aufgaben auszuführen und Entscheidungen zu treffen. Dabei handelt es sich um eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die Computer anweist, selbstständig zu lernen und zu arbeiten.

Alle Aufgaben, die KI ausführt, basieren auf bestimmten Algorithmen. Vom Einschalten Ihres Systems bis zum Surfen im Internet arbeiten KI-Algorithmen mit anderen Algorithmen für maschinelles Lernen zusammen, um jede Aufgabe auszuführen und abzuschließen.

KI- und maschinelle Lernalgorithmen ermöglichen es Computern, Muster vorherzusagen, Trends zu bewerten, Genauigkeit zu berechnen und Prozesse zu optimieren.

Dieses Video erklärt die Funktionsweise von KI-Algorithmen und die Funktionen, die sie ausführen können:

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KI-Algorithmen funktionieren auf diese Weise: Sie identifizieren Muster, erkennen Verhaltensweisen und befähigen die Maschinen, Entscheidungen zu treffen.

Nehmen wir an, Sie weisen Ihren Sprachassistenten wie Alexa oder Google Home an, Ihre Lieblingsmusik zu streamen.

Der ihm zugrunde liegende KI-Algorithmus erkennt und merkt sich zunächst Ihre Stimme, macht sich mit Ihrer Musikauswahl vertraut und merkt sich dann Ihre am häufigsten gestreamte Musik und spielt sie ab, indem Sie sie einfach bestätigen.

In ähnlicher Weise arbeiten KI-Inhaltseditor-Tools mit Algorithmen wie NLG-Modellen (Natural Language Generation) und NLP-Modellen (Natural Language Processing), die bestimmten Regeln und Mustern folgen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Das ist kein Hexenwerk, sondern eine einfache Formel: „Je mehr man lernt, desto mehr wächst man.“ Wenn Sie die Computersysteme mit umfangreichen Daten versorgen, nutzen die Algorithmen diese, um Erkenntnisse zu gewinnen und Aufgaben effizienter auszuführen.

Auf der einfachsten Ebene sammelt ein KI-Algorithmus die Daten für das Training und verwendet sie dann, um sein Wissen zu modifizieren. Anschließend nutzt es dieses Wissen, um die Aufgaben zu erledigen und die Genauigkeit zu verbessern.

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So wie eine mathematische Berechnung verschiedene Formeln mit demselben Ergebnis hat, tun dies auch KI-Algorithmen.

Verschiedene Geschäftsanwendungsfälle haben unterschiedliche Algorithmen und Kategorien. Beispielsweise unterscheidet sich der in verschiedenen Chatbots verwendete Algorithmus von dem, der bei der Entwicklung selbstfahrender Autos verwendet wird.

Es gibt drei große Oberbegriffe für KI-Algorithmen, unter die Hunderte anderer Algorithmen fallen: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen. Der Unterschied besteht darin, wie sie trainiert werden und wie sie funktionieren.

1. Überwachte Lernalgorithmen

Die beliebteste Form von Algorithmen ist der überwachte Lernalgorithmus. Dabei wird ein Modell anhand gekennzeichneter Daten trainiert, um Vorhersagen zu treffen oder neue und unsichtbare Daten zu klassifizieren.

Der Name „überwacht“ bedeutet Arbeiten unter der Aufsicht von Trainingssets. Es funktioniert einfach, indem es die gewünschte Ausgabe zur Kreuzvalidierung mit den gegebenen Eingaben verwendet und sie so trainiert, dass sie im Laufe der Zeit lernt.

Dieser Lernalgorithmus wird unter der Aufsicht eines Teams engagierter Experten und Datenwissenschaftler erstellt, um ihn zu testen und auf Fehler zu prüfen.

Die Entwickler trainieren die Daten, um Spitzenleistungen zu erzielen, und wählen dann das Modell mit der höchsten Leistung aus.

Überwachte Lernalgorithmen lösen am häufigsten Klassifizierungs- und Regressionsprobleme. Beispiele hierfür sind neuronale Netze, Entscheidungsbäume, lineare Random-Forest-Regression, Zeitreihenregression und logistische Regression.

Anwendungsfälle: Vermarkter verwenden diesen KI-Algorithmus, um Verkäufe im Laufe der Zeit vorherzusagen, Kundenstimmungen abzubilden, Aktienkurse zu verfolgen und mehr. Weitere Anwendungsfälle überwachter Algorithmen umfassen Texterkennung, Objektkategorisierung und Spam-Erkennung.

Was uns gefällt: Überwachtes Lernen erstellt und trainiert den Algorithmus auf skalierbare Weise. Für Unternehmen erspart es den Mitarbeitern manuelle Arbeit und schafft ein personalisiertes Erlebnis.

Das Gute an diesem Algorithmus ist sein einfacher Prozess, der gute Ergebnisse liefert und genaue Erkenntnisse liefert.

2. Unüberwachte Lernalgorithmen

Unüberwachtes Lernen verwendet unbeschriftete Daten, um die Algorithmen zu füttern und zu trainieren. Während es beim überwachten Lernen vordefinierte Klassen gibt, trainieren und wachsen die unüberwachten, indem sie die Muster identifizieren und die Cluster innerhalb des gegebenen Datensatzes bilden.

Vereinfacht ausgedrückt erfolgt überwachtes Lernen unter menschlicher Aufsicht, unbeaufsichtigtes Lernen dagegen nicht. Der unüberwachte Lernalgorithmus nutzt Rohdaten, um Muster zu zeichnen und Korrelationen zu identifizieren – und so die relevantesten Erkenntnisse zu gewinnen.

Zu den bekanntesten Beispielen für unüberwachtes Lernen gehören Dimensionsreduktion und Clustering, die darauf abzielen, Cluster definierter Objekte zu erstellen.

Anwendungsfälle: Clustering und Datenreduktion haben breitere Anwendungen in der Biologie, Chemie und im Data Mining.

In Marketing und Wirtschaft wird unüberwachtes Lernen am besten zur Kundensegmentierung eingesetzt – zum Verständnis von Kundengruppen und ihrem Verhalten.

Unüberwachtes Lernen findet Anwendung in der Genetik und DNA, der Erkennung von Anomalien, der Bildgebung und der Merkmalsextraktion in der Medizin.

Sogar Google nutzt unüberwachtes Lernen, um personalisierte Nachrichten zu kategorisieren und den Lesern anzuzeigen. Erstens sammelt es Millionen von Nachrichten zu verschiedenen Themen.

Anschließend verwendet die Suchmaschine eine Clusteranalyse, um Parameter festzulegen und sie basierend auf Häufigkeit, Typ, Satz und Wortanzahl zu kategorisieren.

Generative KI zeichnet Muster und Strukturen mithilfe neuronaler Netzwerkmuster. Es ist jedoch nicht darauf beschränkt, nur diesen Ansatz zu verwenden.

Es nutzt verschiedene Lernmodelle (unüberwachtes und halbüberwachtes Lernen), um unstrukturierte Daten zu trainieren und in Basismodelle umzuwandeln.

Was uns gefällt: Unüberwachte Lernalgorithmen entdecken die verborgenen Muster und Strukturen in Daten und erleichtern so das unüberwachte Lernen von Merkmalen und die Erkennung von Anomalien.

Das Beste daran ist, dass keine gekennzeichneten Daten erforderlich sind – was sich wiederum als kostengünstiger erweist.

3. Verstärkungslernen

Reinforcement Learning funktioniert genauso wie Menschen. Der Algorithmus trainiert und lernt von der Umgebung und erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen, um schließlich seine Aktionen basierend auf dem Feedback anzupassen.

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Reinforcement Learning ist ein kontinuierlicher Zyklus von Feedback und den durchgeführten Aktionen. Ein digitaler Agent wird in eine Lernumgebung versetzt und erhält Feedback als Belohnung oder Strafe.

Während des gesamten Prozesses versucht der Agent, eine Entscheidung zu treffen und das gewünschte Ergebnis zu erzielen, das die Grundlage für das Feedback bildet. Wenn das Feedback als Belohnung eingeht, wiederholt der Agent die gleichen Taktiken und wendet sie im nächsten Zyklus an, wodurch sein Verhalten verbessert wird.

Beispiele für verstärkendes Lernen sind Q-Learning, Deep Adversarial Networks, Monte-Carlo Tree Search (MCTS) und Asynchronous Actor-Critic Agents (A3C).

Anwendungsfälle: Reinforcement Learning ist ein weit verbreiteter Algorithmus, der in den Bereichen Marketing, Gesundheitswesen, Spielesysteme, Verkehrskontrolle und Bildverarbeitung Anwendung findet.

Sogar Netflix nutzt Reinforcement-Learning-Schulungen, um seinen Nutzern die Serie zu empfehlen und eine Personalisierung zu ermöglichen. Amazon erzielt 35 % der Käufe der Verbraucher durch Empfehlungen durch Reinforcement Learning.

Was uns gefällt: Das Prinzip des Reinforcement Learning liegt in der Entscheidungsfindung. Aufgrund des Belohnungs- und Strafsystems macht der Algorithmus in späteren Phasen weniger Fehler.

Danach folgt es einem Muster, das auf der Belohnung oder der numerischen Punktzahl basiert, die es erhält.

Der Erfolg Ihrer KI-Algorithmen hängt hauptsächlich von dem Trainingsprozess ab, den sie durchführen, und davon, wie oft sie trainiert werden. Es gibt einen Grund, warum riesige Technologieunternehmen Millionen für die Vorbereitung ihrer KI-Algorithmen ausgeben.

Allerdings sind die Kosten für das Training von KI erheblich. Zum Beispiel das Training eines großen KI-Modells wie z GPT-3 belief sich laut CNBC auf 4 Millionen US-Dollar .

Selbst der Algorithmus, auf dem die Empfehlungsmaschine von Netflix basiert, kostete schätzungsweise rund 1 Million US-Dollar.

Schließlich handelt es sich um den wesentlichsten Teil des Lebenszyklus Ihres KI-Systems. Die Prozesse und Best Practices zum Trainieren Ihres KI-Algorithmus können für verschiedene Algorithmen leicht variieren.

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Hier finden Sie die besten Tipps zum Trainieren und Implementieren Ihrer KI-Algorithmen.

Bestimmen Sie die Anwendungsfälle.

Die Grundlage für die Erstellung und das Training Ihres KI-Modells ist das Problem, das Sie lösen möchten. Unter Berücksichtigung der Situation können Sie nahtlos bestimmen, welche Art von Daten dieses KI-Modell benötigt.

Der Lebensmittelriese McDonald's wollte eine Lösung für die Erstellung digitaler Speisekarten mit variablen Preisen in Echtzeit. Wenn der Kunde die Bestellung aufgibt, hängt der Preis für jedes Produkt von den Wetterbedingungen, der Nachfrage und der Entfernung ab.

Ein weiterer Anwendungsfall, in den sie den Einsatz von KI integriert haben, sind auftragsbasierte Empfehlungen. Nehmen wir an, jemand bestellt einen Salat. Das KI-Modell erkennt und schlägt vor, ein gesundes Getränk zur Mahlzeit hinzuzufügen.

Es ist wichtig zu sehen, wie Ihre Kollegen oder Konkurrenten KI-Algorithmen zur Problemlösung eingesetzt haben, um besser zu verstehen, wie auch Sie dies tun können.

Sammeln und bereiten Sie Ihre Daten auf.

KI-Systeme brauchen Daten, um zu gedeihen und zu wachsen, genauso wie Menschen Luft brauchen.

Voraussetzung für das Training von KI-Algorithmen ist das Sammeln und Aufbereiten Ihrer Daten. Mit Daten meinen wir die Rohdaten, die als Grundlage für das Training Ihres KI-Algorithmus verwendet werden.

Die meisten Unternehmen, die KI-Algorithmen einführen, verlassen sich auf diese Rohdaten, um ihre digitalen Systeme anzutreiben. Unternehmen übernehmen Datenerfassungsmethoden wie Web Scraping und Crowdsourcing und nutzen dann APIs, um diese Daten zu extrahieren und zu nutzen.

Aber die bloße Datenerhebung reicht nicht aus. Der nächste entscheidende Schritt ist die Datenvorverarbeitung und -aufbereitung, bei der die Rohdaten bereinigt und formatiert werden.

Instagram nutzt das Verfahren des Data Mining, indem es die bereitgestellten Daten auf Basis des Nutzerverhaltens vorverarbeitet und auf Basis der aufbereiteten Daten Empfehlungen versendet.

Wählen Sie Ihr KI-Modell aus.

Entwickler müssen ihr Modell basierend auf der Art der verfügbaren Daten auswählen – das Modell, das ihre Probleme aus erster Hand effizient lösen kann. Laut Oberlo legen rund 83 % der Unternehmen Wert auf das Verständnis von KI-Algorithmen.

Die Modellauswahl hängt davon ab, ob Sie beschriftete oder unbeschriftete Daten haben oder Daten verwenden können, um Feedback aus der Umgebung zu erhalten.

Allerdings bestimmen auch andere Faktoren die Architektur des KI-Modells. Die Wahl des KI-Modells hängt auch ab von:

• Die Größe und Struktur der Daten.
• Komplexität des verfügbaren Datensatzes.
• Gewünschter Genauigkeitsgrad.

Basierend auf diesen Faktoren und der Art des zu lösenden Problems gibt es verschiedene KI-Modelle wie lineare Regression, Entscheidungsbaum-KI, Naive Bayes, Random Forest, neuronale Netze und mehr.

Wenn das Problem also mit der Lösung der Bildverarbeitung und Objektidentifizierung zusammenhängt, wären Convolutional Neural Networks (CNNs) die beste Wahl für ein KI-Modell.

Trainieren Sie Ihr KI-Modell.

Die Grundlage Ihres KI-Algorithmus basiert auf dem Training, Testen und Validieren des Datensatzes. Daher ist es der wichtigste Schritt beim Training Ihres KI-Algorithmus.

Der erste Schritt ist der anfängliche Schulungsprozess. Die aufbereiteten Daten werden in das Modell eingespeist, um auf Anomalien zu prüfen und mögliche Fehler zu erkennen.

Der vorherrschende Fehler im KI-Modell ist die Überanpassung. Dies bedeutet, dass der Fehler auftritt, wenn ein bestimmter trainierter Datensatz zu verzerrt wird.

Ein Beispiel für eine Überanpassung sind selbstfahrende Autos mit einem bestimmten Datensatz. Die Fahrzeuge schneiden bei klarem Wetter und auf klaren Straßen besser ab, da sie stärker auf diesen Datensatz trainiert wurden.

Folglich versagen Fahrzeuge bei extremen Wetterbedingungen und an überfüllten Orten. Wenn es mit einem neuen Datensatz gefüttert wird, erkennt das KI-Modell den Datensatz nicht.

Die nachfolgenden Schritte im Trainingsprozess sind Validierung und Test.

Während bei der Validierung die Daten erneut untersucht und bewertet werden, bevor sie in die Endphase weitergeleitet werden, werden in der Testphase die Datensätze und ihre Funktionalitäten in realen Anwendungen implementiert.

In der Testphase werden die Stützräder abgenommen und das Modell anhand der unstrukturierten Daten auf seine Leistung in der realen Welt analysiert.

Wenn es nicht gelingt, die gewünschten Ergebnisse zu liefern, wird der KI-Algorithmus in die Trainingsphase zurückgeschickt und der Vorgang wiederholt, bis er zufriedenstellende Ergebnisse liefert.

Messen und verfolgen Sie die Ergebnisse.

Der abschließende Test ist die Grundlage für die Verfolgung Ihres KI-Modells. KI-Algorithmen werden anhand spezifischer Metriken gemessen, um die Ergebnisse zu sammeln.

Berechnen Sie je nach Problemtyp relevante Bewertungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score oder mittlerer quadratischer Fehler.

Legen Sie für jede Metrik ein Ziel oder einen Schwellenwert fest, um die Ergebnisse zu ermitteln. Wenn die Ergebnisse nicht zufriedenstellend sind, iterieren und verfeinern Sie Ihren Algorithmus basierend auf den Erkenntnissen aus der Überwachung und Analyse.

Testen Sie Ihren Algorithmus immer in verschiedenen Umgebungen und trainieren Sie ihn bis zur Perfektion.

Erste Schritte

Es wird erwartet, dass die künstliche Intelligenz bis 2030 um das Zwanzigfache ansteigt – von 100 Milliarden US-Dollar auf 2 Billionen US-Dollar. Jedes Unternehmen, unabhängig von seiner Größe, benötigt einen KI-Algorithmus, um seine betriebliche Effizienz zu verbessern und die Vorteile der Technologie zu nutzen.