Automatisiertes Machine Learning und Erklärbarkeit auf CloudWorld 2022
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Die traditionelle Datenwissenschafts-Pipeline
- Die Grundlagen des automatisierten maschinellen Lernens
- Algorithmenauswahl und Hyperparameterkonfiguration
- Adaptive Datenreduktion
- Erklärbarkeit im maschinellen Lernen
- Anwendungsfälle des automatisierten maschinellen Lernens
- Vergleich mit anderen AutoML-Lösungen
- Nutzung von AutoML in der Oracle-Plattform
- Zukünftige Entwicklungen im automatisierten maschinellen Lernen
🤖 Automatisiertes maschinelles Lernen und Erklärbarkeit
Das automatisierte maschinelle Lernen (AutoML) und die Erklärbarkeit spielen eine wichtige Rolle bei der Vereinfachung des maschinellen Lernens und der Gewinnung von Einsichten aus Modellen. AutoML ermöglicht es Benutzern, den Prozess des maschinellen Lernens zu automatisieren, von der Auswahl des besten Modells bis hin zur Optimierung der Hyperparameter. Im Folgenden werden die Grundlagen des AutoML und seine Anwendung in der Oracle-Plattform genauer erläutert.
1. Einführung
Das automatisierte maschinelle Lernen (AutoML) ist ein anspruchsvolles Verfahren, das den gesamten Prozess des maschinellen Lernens automatisiert. Es kann Anwendern helfen, Modelle effizienter zu erstellen, ohne ein umfassendes Wissen über maschinelles Lernen zu haben. AutoML vereinfacht die Auswahl des besten Modells, die Optimierung der Hyperparameter und die Erklärbarkeit der Ergebnisse.
2. Die traditionelle Datenwissenschafts-Pipeline
In der traditionellen Datenwissenschafts-Pipeline erhalten Datenwissenschaftler einen Datensatz und müssen ein Modell erstellen, das das zugrunde liegende Problem löst. Dieser Prozess beinhaltet die Auswahl des richtigen Modells, die Bewertung der Qualität der verwendeten Features und die Festlegung der optimalen Parameter. Die Automatisierung dieses Prozesses kann Zeit sparen und zu besseren Ergebnissen führen.
3. Die Grundlagen des automatisierten maschinellen Lernens
Beim automatisierten maschinellen Lernen wird der Prozess des maschinellen Lernens in mehrere Schritte aufgeteilt. Zuerst wird ein Algorithmus ausgewählt, der am besten zu den gegebenen Daten und dem Anwendungsfall passt. Dann werden die Hyperparameter des ausgewählten Algorithmus optimiert, um die Leistung des Modells zu maximieren. Schließlich wird das Modell trainiert und für die Vorhersage verwendet.
4. Algorithmenauswahl und Hyperparameterkonfiguration
Bei der Auswahl des besten Algorithmus für ein maschinelles Lernproblem müssen verschiedene Faktoren berücksichtigt werden, wie z.B. die Art des Problems, die Art der verfügbaren Daten und die gewünschte Metrik zur Bewertung des Modells. Die Hyperparameter des ausgewählten Algorithmus werden dann optimiert, um die Leistung des Modells weiter zu verbessern.
5. Adaptive Datenreduktion
Die adaptive Datenreduktion ist eine Technik, die verwendet wird, um die Laufzeit des automatisierten maschinellen Lernens zu verbessern. Sie umfasst Adaptive Stichprobenerfassung und Merkmalsauswahl. Durch die adaptive Stichprobenerfassung wird die optimale Anzahl von Zeilen im Trainingsdatensatz ermittelt, während die Merkmalsauswahl dazu dient, die Anzahl der Merkmale im Datensatz zu reduzieren.
6. Erklärbarkeit im maschinellen Lernen
Die Erklärbarkeit im maschinellen Lernen ist ein wichtiger Aspekt des automatisierten maschinellen Lernens. Sie ermöglicht es den Benutzern, Einblicke in die Funktionsweise des Modells zu erhalten und zu verstehen, warum es bestimmte Vorhersagen trifft. Dies ist besonders wichtig, um das Vertrauen in das Modell zu stärken und um sicherzustellen, dass es den relevanten Vorschriften entspricht.
7. Anwendungsfälle des automatisierten maschinellen Lernens
Das automatisierte maschinelle Lernen hat Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, wie z.B. dem Gesundheitswesen, der Finanzindustrie und der Logistik. Es kann zur Vorhersage von Krankheiten, zur Erkennung von Betrug und zur Optimierung von Lieferketten eingesetzt werden. Die Automatisierung des maschinellen Lernens kann die Effizienz steigern und zu besseren Entscheidungen führen.
8. Vergleich mit anderen AutoML-Lösungen
Es gibt verschiedene AutoML-Lösungen auf dem Markt, wie z.B. H2O und Auto-sklearn. Der Vergleich zeigt, dass das automatisierte maschinelle Lernen von Oracle bessere Ergebnisse und eine schnellere Laufzeit bietet. Es hat sich als effektive Lösung für Unternehmen erwiesen, die die Vorteile des maschinellen Lernens nutzen möchten.
9. Nutzung von AutoML in der Oracle-Plattform
Oracle bietet das automatisierte maschinelle Lernen in verschiedenen Plattformen an, darunter die Oracle Autonomous Database und die Oracle Cloud Infrastructure Data Science Platform. Diese Plattformen ermöglichen es Benutzern, AutoML nahtlos in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren und von den Vorteilen des maschinellen Lernens zu profitieren.
10. Zukünftige Entwicklungen im automatisierten maschinellen Lernen
Die Zukunft des automatisierten maschinellen Lernens sieht vielversprechend aus. Es gibt noch viel Raum für Verbesserungen und Innovationen, sowohl in Bezug auf die Auswahl der besten Algorithmen und Hyperparameter als auch in Bezug auf die Erklärbarkeit der Modelle. Die Weiterentwicklung des automatisierten maschinellen Lernens wird dazu beitragen, dass es für Benutzer noch einfacher und effizienter wird, Modelle zu erstellen und zu verwenden.
Artikel: Automatisiertes maschinelles Lernen und Erklärbarkeit in der Oracle-Plattform
🤖 Automatisiertes maschinelles Lernen und Erklärbarkeit
Das automatisierte maschinelle Lernen (AutoML) und die Erklärbarkeit spielen eine wichtige Rolle bei der Vereinfachung des maschinellen Lernens und der Gewinnung von Einsichten aus Modellen. AutoML ermöglicht es Benutzern, den Prozess des maschinellen Lernens zu automatisieren, von der Auswahl des besten Modells bis hin zur Optimierung der Hyperparameter. Im folgenden Artikel werden die Grundlagen des AutoML und seine Anwendung in der Oracle-Plattform genauer erläutert.
Einführung
Das automatisierte maschinelle Lernen (AutoML) ist ein anspruchsvolles Verfahren, das den gesamten Prozess des maschinellen Lernens automatisiert. Es kann Anwendern helfen, Modelle effizienter zu erstellen, ohne ein umfassendes Wissen über maschinelles Lernen zu haben. AutoML vereinfacht die Auswahl des besten Modells, die Optimierung der Hyperparameter und die Erklärbarkeit der Ergebnisse.
Die traditionelle Datenwissenschafts-Pipeline
In der traditionellen Datenwissenschafts-Pipeline erhalten Datenwissenschaftler einen Datensatz und müssen ein Modell erstellen, das das zugrunde liegende Problem löst. Dieser Prozess beinhaltet die Auswahl des richtigen Modells, die Bewertung der Qualität der verwendeten Features und die Festlegung der optimalen Parameter. Die Automatisierung dieses Prozesses kann Zeit sparen und zu besseren Ergebnissen führen.
Die Grundlagen des automatisierten maschinellen Lernens
Beim automatisierten maschinellen Lernen wird der Prozess des maschinellen Lernens in mehrere Schritte aufgeteilt. Zuerst wird ein Algorithmus ausgewählt, der am besten zu den gegebenen Daten und dem Anwendungsfall passt. Dann werden die Hyperparameter des ausgewählten Algorithmus optimiert, um die Leistung des Modells zu maximieren. Schließlich wird das Modell trainiert und für die Vorhersage verwendet.
Algorithmenauswahl und Hyperparameterkonfiguration
Bei der Auswahl des besten Algorithmus für ein maschinelles Lernproblem müssen verschiedene Faktoren berücksichtigt werden, wie z.B. die Art des Problems, die Art der verfügbaren Daten und die gewünschte Metrik zur Bewertung des Modells. Die Hyperparameter des ausgewählten Algorithmus werden dann optimiert, um die Leistung des Modells weiter zu verbessern.
Adaptive Datenreduktion
Die adaptive Datenreduktion ist eine Technik, die verwendet wird, um die Laufzeit des automatisierten maschinellen Lernens zu verbessern. Sie umfasst Adaptive Stichprobenerfassung und Merkmalsauswahl. Durch die adaptive Stichprobenerfassung wird die optimale Anzahl von Zeilen im Trainingsdatensatz ermittelt, während die Merkmalsauswahl dazu dient, die Anzahl der Merkmale im Datensatz zu reduzieren.
Erklärbarkeit im maschinellen Lernen
Die Erklärbarkeit im maschinellen Lernen ist ein wichtiger Aspekt des automatisierten maschinellen Lernens. Sie ermöglicht es den Benutzern, Einblicke in die Funktionsweise des Modells zu erhalten und zu verstehen, warum es bestimmte Vorhersagen trifft. Dies ist besonders wichtig, um das Vertrauen in das Modell zu stärken und um sicherzustellen, dass es den relevanten Vorschriften entspricht.
Anwendungsfälle des automatisierten maschinellen Lernens
Das automatisierte maschinelle Lernen hat Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, wie z.B. dem Gesundheitswesen, der Finanzindustrie und der Logistik. Es kann zur Vorhersage von Krankheiten, zur Erkennung von Betrug und zur Optimierung von Lieferketten eingesetzt werden. Die Automatisierung des maschinellen Lernens kann die Effizienz steigern und zu besseren Entscheidungen führen.
Vergleich mit anderen AutoML-Lösungen
Es gibt verschiedene AutoML-Lösungen auf dem Markt, wie z.B. H2O und Auto-sklearn. Der Vergleich zeigt, dass das automatisierte maschinelle Lernen von Oracle bessere Ergebnisse und eine schnellere Laufzeit bietet. Es hat sich als effektive Lösung für Unternehmen erwiesen, die die Vorteile des maschinellen Lernens nutzen möchten.
Nutzung von AutoML in der Oracle-Plattform
Oracle bietet das automatisierte maschinelle Lernen in verschiedenen Plattformen an, darunter die Oracle Autonomous Database und die Oracle Cloud Infrastructure Data Science Platform. Diese Plattformen ermöglichen es Benutzern, AutoML nahtlos in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren und von den Vorteilen des maschinellen Lernens zu profitieren.
Zukünftige Entwicklungen im automatisierten maschinellen Lernen
Die Zukunft des automatisierten maschinellen Lernens sieht vielversprechend aus. Es gibt noch viel Raum für Verbesserungen und Innovationen, sowohl in Bezug auf die Auswahl der besten Algorithmen und Hyperparameter als auch in Bezug auf die Erklärbarkeit der Modelle. Die Weiterentwicklung des automatisierten maschinellen Lernens wird dazu beitragen, dass es für Benutzer noch einfacher und effizienter wird, Modelle zu erstellen und zu verwenden.
Highlights
- Das automatisierte maschinelle Lernen (AutoML) vereinfacht den Prozess des maschinellen Lernens, indem es die Auswahl des besten Modells und die Optimierung der Hyperparameter automatisiert.
- AutoML ermöglicht es Benutzern, Modelle effizienter zu erstellen, ohne umfangreiches Fachwissen in maschinellem Lernen zu haben.
- Die adaptive Datenreduktion hilft dabei, die Laufzeit des automatisierten maschinellen Lernens zu verbessern, indem sie die Anzahl der Zeilen im Datensatz und die Anzahl der Merkmale reduziert.
- Die Erklärbarkeit im maschinellen Lernen ermöglicht es Benutzern, Einblicke in die Funktionsweise des Modells zu erhalten und zu verstehen, warum bestimmte Vorhersagen getroffen werden.
- Das automatisierte maschinelle Lernen und die Erklärbarkeit haben Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, wie z.B. dem Gesundheitswesen, der Finanzindustrie und der Logistik.
- Oracle bietet AutoML in verschiedenen Plattformen an, darunter die Oracle Autonomous Database und die Oracle Cloud Infrastructure Data Science Platform.
- Die Zukunft des automatisierten maschinellen Lernens wird von weiteren Verbesserungen in der Algorithmenauswahl, Hyperparameteroptimierung und Erklärbarkeit geprägt sein.
FAQ
Frage: Was ist das automatisierte maschinelle Lernen (AutoML)?
Antwort: Das automatisierte maschinelle Lernen (AutoML) ist ein Verfahren, das den gesamten Prozess des maschinellen Lernens automatisiert, von der Auswahl des besten Modells bis hin zur Optimierung der Hyperparameter.
Frage: Welche Vorteile bietet AutoML?
Antwort: AutoML vereinfacht den Prozess des maschinellen Lernens, ermöglicht eine effizientere Modellerstellung und bietet die Möglichkeit, Einsichten in die Funktionsweise des Modells zu erhalten.
Frage: Welche Rolle spielt die Erklärbarkeit im maschinellen Lernen?
Antwort: Die Erklärbarkeit im maschinellen Lernen ermöglicht es Benutzern, die Entscheidungen des Modells zu verstehen und das Vertrauen in seine Vorhersagen zu stärken.
Frage: In welchen Branchen findet AutoML Anwendung?
Antwort: AutoML findet Anwendung in verschiedenen Branchen, darunter das Gesundheitswesen, die Finanzindustrie und die Logistik.
Frage: Welche Plattformen bietet Oracle für AutoML an?
Antwort: Oracle bietet AutoML in verschiedenen Plattformen an, darunter die Oracle Autonomous Database und die Oracle Cloud Infrastructure Data Science Platform.
Frage: Welche Entwicklungen sind in Zukunft im automatisierten maschinellen Lernen zu erwarten?
Antwort: Die Zukunft des automatisierten maschinellen Lernens wird von weiteren Verbesserungen in der Algorithmenauswahl, Hyperparameteroptimierung und Erklärbarkeit geprägt sein.
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