Zertifikatsstudium – Data Science & Big Data

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Datenanalyse, Datenmanagement und die zielgerichtete Darstellung der Ergebnisse – darum geht es im berufsbegleitenden Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ der TU Dortmund.

Technische Universität Dortmund: Anmeldungen für das Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ (Start: Februar 2023) möglich.

Datenanalyse, Datenmanagement und die zielgerichtete Darstellung der Ergebnisse – darum geht es im berufsbegleitenden Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ der TU Dortmund.

Der Kurs richtet sich an alle Berufsgruppen, die sich mit dem Management und der Analyse von Daten beschäftigen, wie z. B. Data Scientists, Business Analysten, Softwareentwickler, Consultants, wissenschaftliche Mitarbeitende (universitär oder außeruniversitär) o.ä.

Ziel ist der Erwerb moderner Kenntnisse in Theorie und Praxis von Data Science- und Big Data-Projekten. Die Übungen mit realen Datensätzen sowie die Option, die Abschlussarbeit auf Basis von eigenen Daten (‚bring your own data‘) zu verfassen, unterstützen den Transfer des Gelernten in die berufliche Praxis. Das Zertifikatsstudium umfasst zehn Termine und dauert neun Monate. Nach erfolgreicher Abschlussprüfung vergibt die Technische Universität Dortmund ein Zertifikat, mit dem der Kompetenzausbau nachgewiesen werden kann.

Näheres finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Bei frühzeitiger Anmeldung oder wenn mehrere Personen aus Ihrem Unternehmen am Kurs teilnehmen, profitieren Sie zudem von unseren Rabattangeboten:

  • Early Bird: Sie erhalten 5% Preisnachlass auf das Teilnahmeentgelt bei Anmeldung bis zum 30. September 2022.
  • Weitersagen lohnt sich: Wenn Sie gemeinsam mit einer/einem Kollegin/Kollegen oder mehreren Personen aus Ihrem Unternehmen am Kurs teilnehmen, reduziert sich das Teilnahmeentgelt bei bis zu zwei angemeldeten Personen um 5 % pro Person, darüber hinausgehend zahlt jede weitere Person 10 % weniger.

Bei Fragen können Sie sich an Daniel Neubauer (daniel.neubauer@tu-dortmund.de; 0231 755 6632) wenden.

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).

Haufe Akademie Data Science Buzzword Bingo

Buzzword Bingo: Data Science – Teil III

Im ersten Teil unserer Serie „Buzzword Bingo: Data Science“ widmeten wir uns den Begriffen Künstliche Intelligenz, Algorithmen und Maschinelles Lernen, im zweiten Teil den Begriffen Big Data, Predictive Analytics und Internet of Things. Nun geht es hier im dritten und letzten Teil weiter mit der Begriffsklärung dreier weiterer Begriffe aus dem Data Science-Umfeld.

Buzzword Bingo: Data Science – Teil III: Künstliche neuronale Netze & Deep Learning

Im dritten Teil unserer dreiteiligen Reihe „Buzzword Bingo Data Science“ beschäftigen wir uns mit den Begriffen „künstliche neuronale Netze“ und „Deep Learning“.

Künstliche neuronale Netze

Künstliche neuronale Netze beschreiben eine besondere Form des überwachten maschinellen Lernens. Das Besondere hier ist, dass mit künstlichen neuronalen Netzen versucht wird, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Dort können biologische Nervenzellen durch elektrische Impulse von benachbarten Neuronen erregt werden. Nach bestimmten Regeln leiten Neuronen diese elektrischen Impulse dann wiederum an benachbarte Neuronen weiter. Häufig benutzte Signalwege werden dabei verstärkt, wenig benutzte Verbindungen werden gleichzeitig im Laufe der Zeit abgeschwächt. Dies wird beim Menschen üblicherweise dann als Lernen bezeichnet.

Dasselbe geschieht auch bei künstlichen neuronalen Netzen: Künstliche Neuronen werden hier hinter- und nebeneinander geschaltet. Diese Neuronen nehmen dann Informationen auf, modifizieren und verarbeiten diese nach bestimmten Regeln und geben dann Informationen wiederum an andere Neuronen ab. Üblicherweise werden bei künstlichen neuronalen Netzen mindestens drei Schichten von Neuronen unterschieden.

  • Die Eingabeschicht nimmt Informationen aus der Umwelt auf und speist diese in das neuronale Netz ein.
  • Die verborgene(n) Schichte(n) liegen zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht. Hier werden wie beschrieben die eingegebenen Informationen von den einzelnen Neuronen verarbeitet und anschließend weitergegeben. Der Name „verborgene“ Schicht betont dabei, dass für Anwender meist nicht erkennbar ist, in welcher Form ein neuronales Netz die Eingabeinformationen in den verborgenen Schichten verarbeitet.
  • Die letzte Schicht eines neuronalen Netzes ist die Ausgabeschicht. Diese beinhaltet die Ausgabeneuronen, welche die eigentliche Entscheidung, auf die das neuronale Netz trainiert wurde, als Information ausgeben.

Das besondere an neuronalen Netzen: Wie die Neuronen die Informationen zwischen den verborgenen Schichten verarbeiten und an die nächste Schicht weitergeben, erlernt ein künstliches neuronales Netz selbstständig. Hierfür werden – einfach ausgedrückt – die verschiedenen Pfade durch ein neuronales Netz, die verschiedene Entscheidungen beinhalten, häufig hintereinander ausprobiert. Führt ein bestimmter Pfad während des Trainings des neuronalen Netzes nicht zu dem vordefinierten korrekten Ergebnis, wird dieser Pfad verändert und in dieser Form zukünftig eher nicht mehr verwendet. Führt ein Pfad stattdessen erfolgreich zu dem vordefinierten Ergebnis, dann wird dieser Pfad bestärkt. Schlussendlich kann, wie bei jedem überwachten Lernprozess, ein erfolgreich trainiertes künstliches neuronales Netz auf unbekannte Eingangsdaten angewandt werden.

Auch wenn diese Funktionsweise auf den ersten Blick nicht sehr leicht verständlich ist: Am Ende handelt es sich auch hier bloß um einen Algorithmus, dessen Ziel es ist, Muster in Daten zu erkennen. Zwei Eigenschaften teilen sich künstliche neuronale Netze aber tatsächlich mit den natürlichen Vorbildern: Sie können sich besonders gut an viele verschiedene Aufgaben anpassen, benötigen dafür aber auch meistens mehr Beispiele (Daten) und Zeit als die klassischen maschinellen Lernverfahren.

Sonderform: Deep Learning

Deep Learning ist eine besondere Form von künstlichen neuronalen Netzen. Hierbei werden viele verdeckte Schichten hintereinander verwendet, wodurch ein tiefes (also „deep“) neuronales Netz entsteht.

Je tiefer ein neuronales Netz ist, umso komplexere Zusammenhänge kann es abbilden. Aber es benötigt auch deutlich mehr Rechenleistung als ein flaches neuronales Netz. Seit einigen Jahren steht diese Leistung günstig zur Verfügung, weshalb diese Form des maschinellen Lernens an Bedeutung gewonnen hat.

Die 6 Schritte des Process Mining – Infografik

Viele Process Mining Projekte drehen sich vor allem um die Auswahl und die Einführung der richtigen Process Mining Tools. Egal ob mit Celonis, Signavio, UiPath oder einem anderem Software-Anbieten, Process Mining ist nicht irgendein Tool, sondern eine Methodik der Aufbereitung und Analyse der Daten. Im Kern von Process Mining steckt eigentlich eine Graphenanalyse, die Prozessschritte als Knoten (Event) und Kanten (Zeiten) darstellt. Hinzu kommen weitere Darstellungen mit einem fließenden Übergang in die Business Intelligence, so bieten andere Tool-Anbieter auch Plugins für Power BI, Tableau, Qlik Sense und andere BI-Tools, um Process Mining zu visualisieren.

Unternehmen können Event Logs selbst herstellen und in ein Data Warehouse speisen, die dann alle Process Mining Tools mit Prozessdaten versorgen können. Die investierten Aufwände in Process Mining würden somit nachhaltiger (weil länger nutzbar) werden und die Abhängigkeit von bestimmter Software würde sich auf ein Minimum reduzieren, wir riskieren keinen neuen Aufwand für Migration von einem Anbieter zum nächsten. Übrigens können die Event Logs dann auch in andere Tools z. B. für Business Intelligence (BI) geladen und anderweitig analysiert werden.

Jedoch ganz unabhängig von den Tools, gibt es eine ganz generelle Vorgehensweise in dieser datengetriebenen Prozessanalyse, die wir mit der folgenden Infografik beschreiben möchten.

DATANOMIQ Process Mining - 6 Steps of Doing Process Mining Analysis

6 Steps of Process Mining – Infographic PDF Download.

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Beratungs- und Service-Partner für Business Intelligence, Process Mining und Data Science. Wir erschließen die vielfältigen Möglichkeiten durch Big Data und künstliche Intelligenz erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. Dabei setzen wir auf die besten Köpfe und das umfassendste Methoden- und Technologieportfolio für die Nutzung von Daten zur Geschäftsoptimierung.