Herausforderungen im maschinellen Lernen verstehen

Worum geht es?

Maschinelles Lernen (ML) ist ein dynamischer Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es ermöglicht, Algorithmen zu trainieren, um prädiktive Entscheidungen auf Basis umfangreicher Datensätze zu treffen. Die Anwendungsfälle sind vielfältig und reichen von Produktempfehlungen über Bilderkennung bis hin zur Diagnose- und Betrugserkennung. Angesichts der rapiden Entwicklung der Technologie und dem steigenden Marktvolumen – das Fortune Business Insights bis 2030 auf fast 226 Milliarden Dollar schätzt – wird klar, dass ML in vielen Branchen mittlerweile als unverzichtbar angesehen wird. Trotz dieser vielversprechenden Vorteile birgt der Einsatz von Machine Learning eine Reihe von Risiken. In dieser Analyse werden die größten Herausforderungen und Risiken, die mit ML-Projekten einhergehen, beleuchtet, und wie diese überwunden werden können, basierend auf den Erfahrungen von Tech-Experten. Eines der zentralen Probleme sind Halluzinationen, die auftreten, wenn Large Language Models (LLM) Muster oder Informationen wahrnehmen, die nicht existieren oder menschlich nicht erkennbar sind. Dies kann zu falschen und ineffektiven Ergebnissen führen, insbesondere in Situationen wie Chatbot-Konversationen oder bei der Generierung von Code. Camden Swita von New Relic warnt, dass es hier Handlungsbedarf gibt: Die Entwicklung sollte nicht ausschließlich auf Generierung ausgerichtet sein, sondern auch auf die Erstellung genauer Zusammenfassungen, unterstützt durch Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG). Ein weiteres ernstzunehmendes Problem ist das Model Bias. Hierbei handelt es sich um Verzerrungen, die aus einer einseitigen Datenauswahl hervorgehen können, was zu fehlerhaften Vorhersagen führt. Sheldon Arora, CEO von StaffDNA, hebt hervor, dass die Vielfalt der Trainingsdaten entscheidend ist, um ein genaues und gerechtes Modell zu gewährleisten. Regelmäßige Überwachung und Anpassungen sind erforderlich, um biases zu identifizieren und zu beheben. Zusätzlich zu den technischen Herausforderungen kommen auch rechtliche und ethische Risiken auf die Unternehmen zu. Diese reichen von Datenschutzverletzungen über Diskriminierung bis hin zu mangelnder Transparenz. Swita betont, dass die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und Standards der Data Governance unverzichtbar ist, um diese Risiken zu minimieren. Ein weiteres problematisches Thema ist die Datenqualität. Eine mangelhafte Datengrundlage führt zu fehlerhaften Modellen. Daher sollte der Fokus darauf liegen, Daten regelmäßig zu bereinigen und mit Preprocessing-Techniken zu arbeiten. Dies stellt sicher, dass nur relevante und qualitativ hochwertige Daten in das Training der Modelle einfließen. Zusammengefasst führt eine Vielzahl von Faktoren, von halluzinatorischen Outputs über Modellverzerrungen bis hin zu schlechten Datenqualitäten, zu den Herausforderungen, denen sich Unternehmen beim Einsatz von Machine Learning gegenübersehen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Kombination aus technischer Expertise, sorgfältiger Datenaufbereitung sowie dem ganzheitlichen Umgang mit den rechtlichen und ethischen Vorgaben.

Zusammenfassung

• Der Markt für maschinelles Lernen wächst rasant, birgt jedoch Risiken wie Halluzinationen und Model Bias.
• Die Qualität der Trainingsdaten und kontinuierliche Überwachung sind entscheidend für präzise Modelle.
• Unternehmen sollten ethische und rechtliche Standards einhalten, um Probleme mit Datenschutz und Diskriminierung zu vermeiden.

Was heißt das genau?

Für Technikinteressierte ist es unerlässlich, die Herausforderungen des maschinellen Lernens zu verstehen, da diese die Effektivität und Zuverlässigkeit der Anwendungen erheblich beeinflussen können. Um im Bereich ML erfolgreich zu sein, ist es wichtig, kontinuierlich in Schulungen und Reskillings zu investieren, um die erforderlichen Kompetenzen in den Teams zu fördern. Darüber hinaus sollten Unternehmen auf qualitativ hochwertige und vielfältige Trainingsdatensätze setzen, um Bias und Halluzinationen zu minimieren. Egal, ob es sich um neue Projekte handelt oder um die Integration in bestehende Systeme – eine sorgfältige Planung und ein dynamischer Ansatz sind entscheidend für den Erfolg. Wiedergabe interner und externer Expertise durch enge Zusammenarbeit mit Domänenspezialisten kann die Qualität der entwickelten Modelle erheblich erhöhen. Schließlich erfordert die Skalierbarkeit von ML-Anwendungen, dass Unternehmen auf moderne Cloud-Ressourcen setzen, um mit steigenden Datenmengen und Komplexitäten effektiv umzugehen.
LET'S TALK!

Quelle

Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag Woran Machine Learning scheitert
Quelle: COMPUTERWOCHE startet mit neuem Web-Auftritt durch | Computerwoche
Thu, 13 Mar 2025 04:02:32 +0000