Klassifikationen mit künstlicher IntelligenzDaten zu klassifizieren ist ein Anwendungsfall von Künstlicher Intelligenz. Bei der Klassifikation geht es darum Daten verschiedenen Klassen oder Kategorien zuzuordnen. Zum Beispiel:
Wie wird klassifiziert?Die meisten Klassifikationen werden nicht von Grund auf neu entwickelt, da für anspruchsvolle Klassifikationen umfangreiche vorklassifizierte Datensätze vorhanden sein müssen. Deshalb werden für die meisten Klassifikationen vorhandene Datenmodelle genutzt. Die Hauptaufgabe besteht dann darin im Internet ein möglichst passendes Klassifizierungsmodel zu finden. Bewährte und stabile Datenmodelle gibt es zum Beispiel in folgenden Anwendungsbereichen:
FunktionsweiseBei einer Klassifizierung geht es - vereinfacht gesprochen - aus einer großen Datenmenge diejenigen Datensätze zu finden, deren Merkmale relativ "dicht" beieinander liegen. Abbildung 1: Unklassifizierte Daten
Das KI-System kann, nach entsprechendem Training, die Datensätze bestimmten Klassen oder Kategorien zuordnen. Abbildung 2: Klassifizierte Daten
Durch die Auswahl geeigneter Merkmale, kann es so relativ einfach sein, die gesuchten Daten zu finden. Abbildung 3: Verdachtsmomente erkennen
Erfolgsfaktoren für KI-KlassifikationenUm KI-Klassifikationen erfolgreich umzusetzen und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, spielen verschiedene Erfolgsfaktoren eine Rolle: Erfolgsfaktor 1: DatenqualitätEine hohe Datenqualität ist entscheidend für präzise Klassifikationen. Saubere, gut strukturierte und ausreichend umfangreiche Daten bilden die Grundlage für zuverlässige Modelle. Erfolgsfaktor 2: Auswahl des richtigen AlgorithmusEs gibt verschiedene Klassifikationsalgorithmen, die je nach Datensatz und Problemstellung unterschiedliche Ergebnisse liefern können. Die Auswahl des richtigen Algorithmus ist daher von großer Bedeutung. Erfolgsfaktor 3: Feature EngineeringEine sorgfältige Auswahl und Aufbereitung der Merkmale (Features) kann die Leistung der Klassifikationsmodelle verbessern. Das Identifizieren relevanter Features und das Entfernen irrelevanter oder redundanter Informationen sind wichtige Schritte. Erfolgsfaktor 4: TrainingsdatenDie Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten beeinflussen die Leistung der Klassifikationsmodelle. Ausreichend große und vielfältige Trainingsdatensätze sind notwendig, um ein Modell mit hoher Generalisierungsfähigkeit zu erstellen. Erfolgsfaktor 5: Evaluierung und ValidierungEine regelmäßige Evaluierung und Validierung der Klassifikationsmodelle sind wichtig, um deren Leistungsfähigkeit zu überprüfen. Dies umfasst die Verwendung von Testdaten, Kreuzvalidierung und anderen Evaluierungsmethoden. Best Practices für KI-KlassifikationenUm das volle Potenzial von KI-Klassifikationen auszuschöpfen, können folgende Best Practices berücksichtigt werden: Best Practices 1: DatenverständnisEine gründliche Analyse und das Verständnis der Daten sind entscheidend, um geeignete Klassifikationsmodelle zu entwickeln. Dazu ist das Erforschen von Daten, identifizieren von Mustern und Zusammenhängen, um die Grundlage für die Klassifikation zu legen. Best Practices 2: Feature-AuswahlMit einem Feature werden in der KI die Daten bezeichnet, die als Eingabe verwendet werden. Hierbei gilt es diejenigen Merkmale zu identifizieren, die den größten Einfluss auf die Klassifikation haben. Techniken wie Feature Selection kommen hier zum Einsatz, um die relevantesten Features zu extrahieren und die Dimensionalität der Daten zu reduzieren. Best Practices 3: Hyperparameter-Optimierung:Hyperparameter sind Einstellungen mit denen einzelne Algorithmen an das jeweilige Problem angepasst werden können. Häufig hilft nur Experimentieren und Erfahrung um die verschiedenen Hyperparameter-Einstellungen, um die Leistung des Klassifikationsmodelles zu verbessern. Grid Search oder Random Search können helfen um die optimalen Hyperparameter zu finden. Best Practices 4: Modellinterpretation:Es hilft, wenn man versteht, wie das Klassifikationsmodell Entscheidungen trifft. Techniken wie Feature Importance, können helfen um die einzelnen Merkmale zur Klassifikation zu bewerten und die Interpretierbarkeit des Modells zu verbessern. Best Practices 5: Kontinuierliches Lernen und Aktualisierung:Ein einmal entwickeltes Klassifikationsmodell muss kontinuierlich überwacht und aktualisiert werden. Insbesondere dann, wenn neuere Daten zur Verfügung stehen. Nur so kann eine hohe Aktualität und Genauigkeit zu gewährleistet werden. |
KI AnwendungsfälleStellenangeboteMechanical System Installation Design Engineer (m/w/d)8. Mai 2024, DonauwörthIngenieur (m/w/d) V & V8. Mai 2024, NürnbergElektrischer Arbeitsplaner (m/w/d)8. Mai 2024, ManchingIngenieur für Fertigungstechnik (m/w/d)7. Mai 2024, ManchingAvionik-Konfigurationsmanager (d/m/w)7. Mai 2024, ManchingBranchen-KompetenzAktuellesVorsprung durch Klassifikationen mit Künstlicher Inteligenz12. September 2023Künstliche Intelligenz (KI) ist in vielen Bereichen des Lebens allgegenwärtig geworden, von der Unterhaltung bis zur Medizin. Eine der wichtigsten Anwendungen von KI ist die Klassifikation von Daten. Klassifikation bedeutet, dass Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Dies kann zum Beispiel für die Erkennung von Objekten in Bildern, die Textanalyse oder die Vorhersage von Ereignissen verwendet werden. KI-basierte Klassifikationen bieten Unternehmen zahlreiche Vorteile. Sie können dazu beitragen, die Effizienz zu steigern, die Qualität zu verbessern und neue Möglichkeiten zu erschließen. Mit dem Ingeneiurbüro Heimann können auch mittelständige Unternehmen diese Technologie gewinnbringend nutzen. Bei Cybersicherheit geht es nicht um Computer – sondern um unsere tägliche Sicherheit11. September 2023Cyberangriffe können für Unternehmen existenzbedrohend sein und werden oft unterschätzt. Cybersicherheit sollte deswegen selbstverständlich sein. Gefahr aus der virtuellen Welt: Sind Unternehmen auf den Cyberkrieg vorbereitet8. September 2023Seit dem Beginn des Kriegs gegen die Ukraine ist die Lage im Cyberraum sehr angespannt und wird es auch bleiben. Unternehmen, vor allem die zur kritischen Infrastruktur gehören, können gezielt angegriffen werden. Deswegen ist esunverzichtbar, dass jedes Unternehmen eine umfassende IT-Sicherheitsstrategie entwickelt und auch entsprechend den Entwicklungen angepasst wird. MalDoc in PDF4. September 2023Japanisches CERT warnt vor in PDFs versteckten Malware-Dokumenten Das japanische CERT warnt vor schädlichen Word-Dokumenten, welches in einer PDF-Datei versteckt ist und somit von Virenscannern und Analysetools unentdeckt bleibt. Scheinriese Sicherheitskonzept28. August 2023IT-Sicherheit ist mit einem gewissen Aufwand herzustellen. Durch Vorgaben, Dokumentationen etc. sollte man sich jedoch nicht abschrecken lassen. |