Training of Deep Learning AI models

Alles dreht sich um Daten: die Trainingsmethoden des Deep Learning

Im Deep Learning gibt es unterschiedliche Trainingsmethoden. Welche wir in einem KI Projekt anwenden, hängt von den zur Verfügung gestellten Daten des Kunden ab: wieviele Daten gibt es, sind diese gelabelt oder ungelabelt? Oder gibt es sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten?

Nehmen wir einmal an, unser Kunde benötigt für sein Tourismusportal strukturierte, gelabelte Bilder. Die Aufgabe für unser KI Modell ist es also, zu erkennen, ob es sich um ein Bild des Schlafzimmers, Badezimmers, des Spa-Bereichs, des Restaurants etc. handelt. Sehen wir uns die möglichen Trainingsmethoden einmal an.

1. Supervised Learning

Hat unser Kunde viele Bilder und sind diese alle gelabelt, so ist das ein seltener Glücksfall. Wir können dann das Supervised Learning anwenden. Dabei lernt das KI Modell die verschiedenen Bildkategorien anhand der gelabelten Bilder. Es bekommt für das Training von uns also die Trainingsdaten mit den gewünschten Ergebnissen geliefert.
Während des Trainings sucht das Modell nach Mustern in den Bildern, die mit den gewünschten Ergebnissen zusammenpassen. So erlernt es Merkmale der Kategorien. Das Gelernte kann das Modell dann auf neue, ungesehene Daten übertragen und auf diese Weise eine Vorhersage für ungelabelte Bilder liefern, also etwa “Badezimmer 98%”.

2. Unsupervised learning

Wenn unser Kunde viele Bilder als Trainingsdaten liefern kann, diese jedoch alle nicht gelabelt sind, müssen wir auf Unsupervised Learning zurückgreifen. Das bedeutet, dass wir dem Modell nicht sagen können, was es lernen soll (die Zuordnung zu Kategorien), sondern es muss selbst Regelmäßigkeiten in den Daten finden.

Eine aktuell gängige Methode des Unsupervised Learning ist Contrastive Learning. Dabei generieren wir jeweils aus einem Bild mehrere Ausschnitte. Das Modell soll lernen, dass die Ausschnitte des selben Bildes ähnlicher zueinander sind als zu denen anderer Bilder. Oder kurz gesagt, das Modell lernt zwischen ähnlichen und unähnlichen Bildern zu unterscheiden.

Über diese Methode können wir zwar Vorhersagen erzielen, jedoch können diese niemals
die Ergebnisgüte von Supervised Learning erreichen.

3. Semi-supervised Learning

Kann uns unser Kunde eine kleine Menge an gelabelten Daten und eine große Menge an nicht gelabelten Daten zur Verfügung stellen, wenden wir Semi-supervised Learning an. Diese Datenlage begegnet uns in der Praxis tatsächlich am häufigsten. Bei fast allen KI Projekten stehen einer kleinen Menge an gelabelten Daten ein Großteil an unstrukturierten
Daten gegenüber.

Mit Semi-supervised Learning können wir beide Datensätze für das Training verwenden. Das gelingt zum Beispiel durch die Kombination von Contrastive Learning und Supervised Learning. Dabei trainieren wir ein KI Modell mit den gelabelten Daten, um Vorhersagen für Raumkategorien zu erhalten. Gleichzeitig lassen wir es Ähnlichkeiten und Unähnlichkeiten in den ungelabelten Daten erlernen und sich daraufhin selbst optimieren. Auf diese Weise können wir letztendlich auch gute Label-Vorhersagen für neue, ungesehene Bilder erzielen.

Fazit: Supervised vs. Unsupervised vs. Semi-supervised

Supervised Learning wünscht sich jeder, der mit einem KI Projekt betraut ist. In der Praxis ist das kaum anwendbar, da selten sämtliche Trainingsdaten gut strukturiert und gelabelt vorliegen.

Wenn nur unstrukturierte und ungelabelte Daten vorhanden sind, dann können wir mit Unsupervised Learning immerhin Informationen aus den Daten gewinnen, die unser Kunde so nicht hätte. Im Vergleich zu Supervised Learning ist aber die Ergebnisqualität deutlich schlechter.

Mit Semi-Supervised Learning versuchen wir das Datendilemma, also kleiner Teil gelabelte, großer Teil ungelabelte Daten, aufzulösen. Wir verwenden beide Datensätze und können gute Vorhersage-Ergebnisse erzielen, deren Qualität dem Supervised Learning oft ebenbürtig sind.

Dieser Artikel entstand in Zusammenarbeit zwischen DATANOMIQ, einem Unternehmen für Beratung und Services rund um Business Intelligence, Process Mining und Data Science. und pixolution, einem Unternehmen für AI Solutions im Bereich Computer Vision (Visuelle Bildsuche und individuelle KI Lösungen).

Benjamin Aunkofer ist Lead Data Scientist bei DATANOMIQ und Hochschul-Dozent für Data Science und Data Strategy. Darüber hinaus arbeitet er als Interim Head of Business Intelligence und gibt Seminare/Workshops zu den Themen BI, Data Science und Machine Learning für Unternehmen.

0 replies

Leave a Reply

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Leave a Reply

Your email address will not be published.

307 Views