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    Dein neuer Artikel - durch eine Künstliche Intelligenz/KI geschrieben Überschrift:    

    Stabile KI-Systeme aufbauen (Teil 2)

    Lesezeit:    

    8 Minuten, 56 Sekunden

    Sprache:    

    de

    Hauptstichwort (Thema des Artikels):    

    Textgenerierung

    Nebenstichwort (Nuance des Text Inhaltes):    

    KI

    Hauptthemen des neuen Artikels:    

    System ✓ Daten ✓ Fehler ✓ Samples ✓ Problem ✓ Modells ✓ Adversarial ✓ Prognosen ✓ Parametern

    Zusammenfassung:    

    • So sollte ein KI-System, das für die Warendisposition einer Supermarktkette aufgesetzt wurde, keine Bestellung von Tausenden Kisten teuren Champagners auslösen, wenn üblicherweise nur ein paar Flaschen pro Woche verkauft werden.
    • Während solche Modelle die Trainingsdaten zwar perfekt reproduzieren können, lernen sie aber nicht die darunter liegenden statistisch relevanten Abhängigkeiten und liefern, wenn neue oder unbekannte Daten hinzukommen, schlechtere Prognosen.
    • Teilt man diese Daten jedoch in drei Datenproben auf, wären besondere Ereignisse wie Weihnachten, Ostern oder saisonale Trends jeweils nur in einem der Datensets vorhanden – kaum genug für das Machine-Learning-Modell, um tatsächlich daraus lernen zu können.

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      Ein Stabiles Ordnungsprinzip für künstliche Denkvermögen ( KI ) aufzubauen , ist eine anspruchsvolle Angelegenheit . Im vorherigen Blogartikel haben wir die eher technischen Aspekte behandelt – von der Datenverarbeitung und -speicherung über die Datenqualität bis zur Erbringung von KI-Modellen und operativer Exzellenz . . Das technische Setup zur Fertigung von Milliarden Prognosen , die optimale Entscheidungen liefern , muss fehlertolerant und redundant sein , um leicht wieder hergestellt werden zu können , sollte einmal etwas schiefgehen . Da Prognosen in der Order innerhalb eines engen Zeitfensters benötigt werden , muss das Setup den hohen Anforderungen des kündigen entsprechen und Service-Level-Vereinbarungen erfüllen . Eine technisch ausgefeilte Wohnungseinrichtung ist jedoch „ nur “ die Hälfte dessen , was benötigt wird , um ein Stabiles KI-System aufzubauen . In diesem zweiten Teil konzentrieren wir uns auf das KI-Modell selbst und darauf , was es bei der Entstehung eines robusten Prognosemodells zu beachten gilt . . Davor ist aber zu klären , was wir mit dem Bezeichnung „ Stabile KI-Systeme “ überhaupt meinen . Die Softwareanwendung zur Einrichtung des Modells sollte sorgfältig programmiert und getestet werden . Das gilt sowohl für das KI-Framework ( wie z. B. . Tensor . Flow , Torch , CNTK oder Eigenentwicklungen ) als auch für das KI-Modell selbst . Selbstverständlich sollten die „ üblichen Best Practices “ für die Entstehung eines sauberen Codes sowie regelmäßige oder kontinuierliche Unit- und Integrationstests etc. angewendet werden . Neben diesen technischen Erwartungen sollte das KI-Modell selbst immer sinnvolle Prognosen erstellen . Was „ sinnvoll “ bedeutet , hängt dabei vom jeweiligen Zusammengehörigkeit ab , für den das Theorie entwickelt wurde . So sollte ein KI-System , das für die Warendisposition einer Supermarktkette aufgesetzt wurde , keine "Cultivation" (englisch für 'Anbau') von Tausenden Kisten teuren Champagners auslösen , wenn üblicherweise nur ein paar Flaschen pro Woche verkauft werden . Es kann natürlich vorkommen , dass ein besonders guter Kundenkreis eine Sammelbestellung aufgibt – das ist aber normalerweise eine Sonderfall , die durch den manuellen OP eines Mitarbeiters in das Umstand abgedeckt wird . . Wie kann ein Prognosesystem so „ verwirrt “ werden , dass es seltsame und unnormale Prognosen auswirft . . Zunächst einmal können unpassende Algorithmen und Machine-Learning-Modelle mit inadäquaten Lernverfahren zum Übertrainieren führen und dadurch nicht mehr verallgemeinerbar sein . Das bedeutet , dass zu komplexe "Modèles De Prévision" (französich für 'Vorhersagemodelle') mit zu vielen freien Parametern sich alle Informationen merken , die sie während des Lernvorgangs erhalten . Während solche Modelle die Trainingsdaten zwar perfekt reproduzieren können , lernen sie aber nicht die darunter liegenden statistisch relevanten Abhängigkeiten und liefern , wenn neue oder unbekannte Datenmaterial hinzukommen , schlechtere Prognosen . Ein Best-Practice-Beispiel , um dieses Problem zu vermeiden , ist die Integration ausgefeilter Regularisierungskonzepte oder Ensemble-Methoden . Dabei werden viele verschiedene Modelle kombiniert , um ein besseres und verallgemeinerbares Auswirkung zu erhalten , als es ein einzelner Algorithmus allein liefern könnte . . Wie können "Modelli Di Previsione" (italienisch für 'Prognosemodelle') robuster gemacht werden . . L. Breiman hat das sogenannte Bagging ( Bootstrap aggregating ) entwickelt , eine Herangehensweise , die verschiedene Versionen der gleichen Modellkomponente auf unterschiedlichen , zufällig gewählten Teilmengen der vorhandenen Datenmaterial trainiert . Im Allgemeinen werden gesonderte Stichproben und Überprüfungen durchgeführt , um das Verhaltensweise des Modells zu beobachten und einzuschätzen , ob es mit neuen und unbekannten Fakten gut funktioniert . . Es gibt dabei allerdings eine Kehrseite : Viele Variablen , die als Eingabe für die Machine-Learning-Modelle genutzt werden , hängen von einer ganzen "Fila" (spanisch für 'Reihe') von Parametern ab . Diese werden „ Hyperparameter “ genannt und haben nichts mit den Parametern zu tun , die später das Machine Learning an sich definieren . So nutzt zum Beispiel ein Machine-Learning-Modell einen gewichteten gleitenden Durchschnittswert des bisherigen Verkaufs eines bestimmten Artikels als Eingabevariable . Die Ranking dieses Durchschnittswerts muss jedoch ebenfalls ermittelt werden . Nur in wenigen Abfall ist ein natürlicher Ausprägung vorhanden , der im Wesentlichen durch die Eigenschaften des Systems bestimmt wird , das er beschreibt . Meistens muss der Schnitt aus den "Data Material" (englisch für 'Datenmaterial') errechnet werden . Die Problematik ist : Welche Datenansammlung . Wenn die Trainingsdaten genutzt werden , die auch zur Verbesserung des Machine-Learning-Modells zum Indienstnahme kommen , werden die Wissen zweimal verwendet und die beiden Parametersätze – die Hyperparameter der Variablen und die Freiheitsgrade des Machine-Learning-Modells – sind nicht länger völlig unabhängig voneinander . Werden jedoch die Hyperparameter der Variablen aus der unabhängigen Testprobe zur Inspektion des Machine-Learning-Modells entnommen , könnten einige Informationen aus dieser Testprobe implizit für das Workshop des Modells genutzt werden . Um dieses Umstand zu lösen , müsste eigentlich eine dritte "Data Sample" (englisch für 'Datenprobe') verwendet werden , also eine , welche die Hyperparameter für die Variablen ermittelt , eine zum Training des Machine-Learning-Modells und eine zur Verifikation des gesamten Modells . Doch selbst im Weltalter von Big Data sind dafür nicht immer genügend Wissen vorhanden . Man könnte meinen , dass einer Supermarktkette mit den historischen Verkaufsdaten der letzten drei Jahre sehr viele Wissen vorliegen , vor allem , wenn man bedenkt , dass viele Supermarktketten Zehntausende Produkte führen , die in Hunderten Filialen täglich verkauft werden . Teilt man diese Datenansammlung jedoch in drei "Data Samples" (englisch für 'Datenproben') auf , wären besondere Ereignisse wie Weihnachtsfest , Ostern oder saisonale Trends jeweils nur in einem der Datensets vorhanden – kaum genug für das Machine-Learning-Modell , um tatsächlich daraus lernen zu können . Methoden wie die Kreuzvalidierung zielen darauf ab , dieses Angelegenheit zu mildern , sind aber nur schwer auf autokorrelierende Wissen wie Zeitreihen oder historische Verkaufsmuster anwendbar . . Flüchtigkeitsfehler finden und tolerieren . . Trotz aller Bemühungen , die beste Datenqualität sicherzustellen , sind immer noch fehlerhafte Wissen möglich . Ein Beispiel : Ein "Aspetto" (italienisch für 'Aspekt') einer neuen Datenlieferung enthält einen Flüchtigkeitsfehler , der bisher nicht entdeckt wurde und durch die automatische Erforschung rutscht . Auch in diesem Beugungsfall müssen die wahrsagen , die vom KI-Modell berechnet werden , vernünftig sein und sinnvolle Ergebnisse liefern anstatt den Prozess oder das Ordnungsprinzip zum Crash zu bringen oder – schlimmer noch – eine falsche Vorhersage zu liefern . Obwohl die Administratoren und Data Scientists automatisch über jeden Begebenheit benachrichtigt werden sollten , muss das Ordnungsprinzip zuverlässig laufen , auch wenn ein Fehler aufgetreten ist . Es ist wichtig , sich um solche "Events" (englisch für 'Vorkommnisse') zu kümmern und zum Beispiel den Flüchtigkeitsfehler in den Datenmaterial zu beheben und eine weitere automatische Erforschung zu implementieren . Wenn aber mehrere Milliarden Prognosen und Entscheidungen in einem engen Zeitdifferenz berechnet werden müssen , ist eine gewisse Fehlertoleranz von höchster Aussagekraft . Weit verbreitete Methoden wie die lineare Dämpfung oder noch anspruchsvollere Maximum-Likelihood-Techniken sind besonders anfällig dafür , falsche Ergebnisse zu liefern , wenn sie mit Sonderfällen oder fehlerhaften Wissen konfrontiert werden . . Adversarial Samples – eine Schwachpunkt für KI-Systeme . . Ein weitere Gegebenheit , KI- und "Machine-Learning Algorithms" (englisch für 'Machine-Learning-Algorithmen') zu „ verwirren “ , ist durch die sogenannten Adversarial Samples , wie sie I. Goodfellow et al. zweitausendvierzehn vorgestellt haben . Diese sind eigens entwickelte Datenpunkte , die KI- oder Machine-Learning-Modells dazu bringen , eine Vorausschau zu erstellen , die von der Wahrheit weit entfernt ist . Betrachten Sie das folgende Ausbelichtung , das dem Vorabdruck von Goodfellows Veröffentlichung entnommen ist : Das Originalbild zeigt einen Pandabären , der vom KI-Algorithmus richtig als solcher erkannt wird . Durch das ergänzen eines ganz kleinen „ adversarial component “ klassifiziert das KI-Modell den Panda fälschlicherweise als Gibbon , einen "Primates" (spanisch für 'Primaten') – auch wenn das menschliche Glubscher den Ungleichgewicht zwischen den beiden Bildern nicht wahrnehmen kann . . In einer anderen Studie haben Nguyen et al. ihren Forschungsschwerpunkt auf unkenntliche Bilder gelegt , die zu Prognosen durch das KI-System führen , auch wenn Menschen darin nichts erkennen können . Interessierte können den Programmcode hier einsehen . Diese Beispiele befassen sich zwar mit komplexen Deep-Learning-KI-Systemen , allerdings haben N. Papernot et al. gezeigt , dass andere , viel einfachere Machine-Learning-Algorithmen wie Entscheidungsbäume genauso anfällig für Adversarial Samples sind . Wie wiederum J. H. Metzen et al. erforscht haben , können solche Bilder verheerende und sogar tödliche Auswirkungen haben . Die Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Auslegung , die aus Bildern erschlossen wird , welche in selbstfahrenden Autos zum Indienstnahme kommen . Insbesondere versuchten die Intellektueller die KI-Systeme so „ irrezuleiten “ , dass sie Fußgänger auf einer Asphalt nicht mehr „ wahrnehmen “ konnten . Es braucht nicht viel Vorstellungsvermögen , um sich vorzustellen , was passieren kann , wenn ein autonomes Fahrgerät in eine Kreise von Kindern fährt , weil es sie nicht „ sehen “ kann . Adversarial Samples finden sich auch in anderen "Areas" (englisch für 'Bereichen') , z. B. der automatischen Textgenerierung ( Natural Language Alterskohorte – NLG ) , wie die neuste Wissenschaft von S. |Seite . Rajeswar et al. beweist . . In ihrem Blog weisen Goodfellow und Papernot darauf hin , wie schwer es ist , sich gegen Adversarial Samples zu schützen , weil wir zurzeit noch kein wirklich gutes theoretisches Verständnis des Herstellungsprozesses dieser Muster haben – und weil KI-Modelle mit einer beliebigen Unzahl von Dateneingaben konfrontiert werden können . Es wurden schon viele Ansätze zur Verteidigung gegen Adversarial Samples untersucht . W. . He et al. zeigen , dass auch ein "Banda De Música" (spanisch für 'Musikkapelle') von schwachen Abwehrmaßnahmen nicht zu einer starken Verteidigung führt . . Adversarial Samples können auch verwendet werden , um neue , simulierte Datenansammlung zu kreieren , die sich ( fast ) nicht von den Datenmaterial unterscheiden lassen , die zur Weiterbildung des Machine-Learning-Modells verwendet werden . Diese spezifische Deep-Learning-Technik nennt sich Generative Adversarial Networks ( GAN ) und wurde zweitausendvierzehn von I. Goodfellow et al. vorgeschlagen . Das Grundkonzept basiert auf der Spieltheorie , kurz gesagt : Zwei Netzwerke treten gegeneinander an . Das generative ( G ) Netzwerk kreiert einen synthetischen Eintragung und das diskriminierende ( D ) Netzwerk schätzt die Wahrscheinlichkeit , mit welcher der Input von den Originaldaten statt von den durch G produzierten synthetischen Datenmaterial kommt . So wurde beispielsweise GAN . Gogh auf Grundstein von hundert Bildern von Wiki . Verfahren trainiert und genutzt , um neue Kunstwerke zu erstellen . In der Teilchenphysik ist es für jede Erforschung zur Kenntniserlangung neuer physikalischer Phänomene unerlässlich , Abruf auf eine sehr große Unzahl von hochwertigen simulierten Ereignissen zu haben . Einer der teuersten "Steps" (englisch für 'Schritte') , was Rechenleistung angeht , ist die Kopie des Verhaltens der Korpuskel , die den Kalorimeter durchqueren . Dieser wird verwendet , um die Teilchenenergie zu messen . In einer aktuellen Erforschung beschreiben M. Paganini et al. , wie dieser Schamgegend durch die Inanspruchnahme eines „ Generative Adversarial Networks “ deutlich optimiert werden kann . . Die erste Verteidigungslinie gegen potenziell schädliche Prognosen sollte sein , von Gemüt aus anfällige Techniken wie die lineare Dämpfung zu vermeiden und Regularisierungskonzepte , Ensemble-Methoden und andere Techniken anzuwenden , um ein "Surentraînement" (französich für 'Übertraining') zu vermeiden . Durch die potenzielle Gebrechlichkeit für Adversarial Samples ist es jedoch unerlässlich , Kontextinformationen zu nutzen , um das Gebilde weiter zu optimieren . Es ist wichtig zu fragen : Sind die Prognosen sinnvoll . Sind die Entscheidungen , die sich daraus ergeben , vernünftig . Unternehmen|Unternehmung|Vorhaben|Ansinnen|Fa . , die KI-basierte Entscheidungen einsetzen , geht es vor allem darum , dass diese in Relation auf ihre Kennzahlen optimal sind und jederzeit zuverlässig geliefert werden .
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