Ein Trainingsdatensatz ist ein essenzieller Begriff in der Welt des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (KIDefinition Künstliche Intelligenz (KI), auch bekannt als Artificial Intelligence (AI), ist ein... Klicken und mehr erfahren). Errepräsentiert einen Satz von Daten, der verwendet wird, um ein ML-Modell (Machine Learning Modell) zu trainieren. Das Ziel dieses Trainingsprozesses ist es, dass das Modell Muster und Beziehungen in den Daten erkennt und daraus Vorhersagen oder Entscheidungen ableiten kann. Der Trainingsdatensatz ist quasi der „Lehrer“ für dein ML-Modell.
Warum sind Trainingsdatensätze wichtig?
Ein hochwertiger Trainingsdatensatz bildet die Basis für die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit eines ML-Modells. Ohne einen sorgfältig ausgewählten und vorbereiteten Trainingsdatensatz kann dein Modell fehlerhafte oder ungenaue Ergebnisse liefern. Das ist vergleichbar mit dem Lernen für eine Prüfung: Wenn du mit schlechten Lehrmaterialien lernst, wirst du wahrscheinlich auch schlechte Ergebnisse erzielen.
Bestandteile eines Trainingsdatensatzes
Ein Trainingsdatensatz besteht aus mehreren Komponenten, die im Zusammenspiel ein leistungsfähiges Modell ermöglichen:
Datenpunkte: Diese bestehen aus Merkmalen (Features) und Labels (Zielwerte). Die Merkmale sind die Input-Variablen, während die Labels die Output-Variablen oder die Zielwerte sind, die das Modell vorhersagen soll.
Features: Merkmale oder Attribute, die zur Vorhersage verwendet werden, wie z.B. das Alter, das Einkommen oder der Wohnort einer Person.
Labels: Das sind die tatsächlichen Ergebnisse, die du vorhersagen möchtest, z.B. ob jemand einen Kredit zurückzahlen wird oder nicht.
Wie erstellt man einen guten Trainingsdatensatz?
Um einen effektiven Trainingsdatensatz zu erstellen, solltest du die folgenden Schritte beachten:
1. Daten sammeln: Die Qualität des Modells hängt stark von der Qualität und der Menge der Daten ab. Stelle sicher, dass du eine ausreichend große und diversifizierte Datenmenge sammelst.
2. Daten bereinigen: Daten sind oft unvollständig oder enthalten Fehler. Du musst sie bereinigen, fehlende Werte ergänzen und fehlerhafte Daten entfernen.
3. Daten normalisieren: Unterschiedliche Merkmale haben oft unterschiedliche Skalen. Durch Normalisierung bringst du sie auf eine vergleichbare Skala, was das Training effizienter macht.
4. Daten annotieren: Das Hinzufügen von Labels zu deinen Daten ist entscheidend. Dieser Prozess wird auch als „Labeling“ bezeichnet.
5. Daten teilen: Teile deine Daten in mehrere Sets auf: Trainings-, Validierungs- und Testdatensatz. Das hilft dir, die Leistung deines Modells zu evaluieren.
Beispiele für Trainingsdatensätze aus der Praxis
1. Sentiment-AnalyseEmotion AI - Ein Überblick Emotion AI, auch bekannt als emotionale künstliche...:
- Features: Textnachrichten, Kundenrezensionen
- Label: Positiv, Negativ
In diesem Fall trainierst du dein Modell, um zu erkennen, ob eine Textnachricht oder eine Kundenrezension positiv oder negativ ist.
2. Betrugserkennung:
- Features: Transaktionsbetrag, Transaktionsort, Zeitstempel
- Label: Betrug, Kein Betrug
Hierbei handelt es sich um die Erkennung von betrügerischen Transaktionen basierend auf historischen Daten.
3. Bildklassifikation:
- Features: Pixelwerte eines Bildes
- Label: Objekt im Bild (z.B. Hund, Katze, Auto)
Ein klassisches Beispiel aus dem Bereich des maschinellen Sehens, bei dem das Modell lernt, verschiedene Objekte anhand ihrer visuellen Merkmale zu identifizieren.
Häufige Fehler beim Erstellen von Trainingsdatensätzen
Viele Unternehmen begehen typische Fehler, wenn sie ihren Trainingsdatensatz erstellen:
1. Unausgewogene Daten: Wenn dein Datensatz stark unausgewogene Klassen hat (z.B. 90% der Daten sind Klasse A und nur 10% sind Klasse B), kann das Modell dazu neigen, die überrepräsentierte Klasse zu bevorzugen.
2. Überfitting: Wenn dein Modell die Trainingsdaten zu gut lernt, kann es Schwierigkeiten haben, auf neue, ungesehene Daten angemessen zu reagieren. Das nennt man Überfitting.
3. Zu wenig Daten: Ein zu kleiner Datensatz kann dazu führen, dass das Modell nicht genug Muster erkennt, um nützliche Vorhersagen zu machen.
