Was sind Trainingsdaten?
Trainingsdaten sind im Rahmen von Künstlicher Intelligenz und für Maschinelles Lernen unerlässlich, um das System zu trainieren. Beim Unüberwachten Lernen benötigt man keinerlei Beispiele und es kann das KI-System direkt mit entsprechenden Eingabedaten trainiert werden. Beim Überwachten Lernen hingegen werden Beispieldaten benötigt. Bei diesen Daten wird die Zielvariable vorgegeben. Der Datensatz wird Beispieldatensatz genannt.
Beim Überwachten Lernen wird der Datensatz in verschiedene Datensätze unterteilt: in Trainings-, Validierungs- und Testdaten. Diese drei Datensätze werden dann aus dem „Machine Learning Flatfile“ (dem Beispieldatensatz) erstellt. So ist die mögliche Aufteilung wie folgt:
- 70% Trainingsdatensatz
- 10% Testdatensatz
- 20% Validierungsdatensatz
Der Trainingsdatensatz ist ein Datensatz, der mit Beispielen gefüllt ist. Diese werden auch Zielvariablen genannt. Der Datensatz wird für das Lernen von Mustern und Zusammenhängen herangezogen. Eine Anpassung von Gewichten des Algorithmus wird über einen Trainingsdatensatz antrainiert. Der Algorithmus lernt also aus solchen Daten. Die Trainingsdaten mit den entsprechenden Beispielen werden dann für Regressions- und Klassifikationsprobleme benötigt. Algorithmen tendieren dazu, sich an gelernte Muster aus den Trainingsdaten übermäßig anzupassen. Zusammenhänge und Beziehungen können dann aus den Trainingsdaten zu stark verinnerlicht werden und als Konsequenz funktionieren diese Regeln dann in ihrer Gesamtheit nicht mehr mit einer hohen Genauigkeit.
Testdaten sind unabhängig von Trainingsdaten und sollten die gleiche Wahrscheinlichkeitsverteilung wie die Trainingsdaten aufweisen. Beim Training werden die Testdaten nicht genutzt und der Algorithmus kennt solche Daten also nicht. Bei den Testdaten sind Beispiele und Zielvariablen vorhanden und daran kann im Anschluss die entsprechende Qualität des Modells gemessen werden. Sobald das trainierte Modell richtig zu den Testdaten zu passen scheint und die Beispieldaten in einer guten Qualität vorhergesagt werden, so wird das Modell auf unbekannte und zu bewertende Daten angewandt.
Der Validierungsdatensatz kann ebenfalls als Beispieldatensatz angesehen werden. Solche Daten werden für eine Abstimmung mit Hyperparametern eines Modells eingesetzt. Vor allem die Überanpassung des Modells auf Trainingsdaten soll damit vermieden werden.
Wozu benötigt man Trainingsdaten?
Allgemein werden Trainingsdaten benötigt, um maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz korrekt aufzusetzen. Das Training von Systemen wird mit anforderungsspezifischen Trainingsdatensätzen unterstützt. Die benötigten Datensätze können neu und individuell bereitgestellt werden, die Daten unterlaufen einer Kennzeichnung und Annotation. Auch werden vorhandene Trainingsdaten und Systemergebnisse validiert.
Eine der schwierigsten Aufgaben bei einer Entwicklung von einem System zum maschinellen Lernen ist das Sammeln von großen Mengen an qualitativ hochwertigen KI-Trainingsdaten. Dienstleister bieten für jedes Ihrer Projekte einzigartige und neu erstellte KI-Trainingsdaten an. So werden Fotos, Audio- und Videoaufnahmen und auch Texte geliefert und diese unterstützen dann bei der Programmierung von lernbasierten Algorithmen.
Welche Trainingsdaten benötigen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz wird eingesetzt bei der Routenplanung, bei Qualitäts-Kontrollen in der Produktion und bei der Analyse von Röntgenbildern. Zunehmende Bedeutung haben vor allem Trainingsdaten für das maschinelle Lernen.
KI-Systeme werden mit geeigneten Daten trainiert. Die in den Trainingsdaten erkannten Muster und die Informationen können dann die Systeme nach dem Abschluss des Trainingsprozesses auf unbekannte Datenbestände übertragen. Der Bedarf von solchen Trainingsdaten wird in den vor uns liegenden kommenden Jahren stark zunehmen.
Bei Unternehmen, die KI entwickeln oder auch einsetzen, werden häufig auch Datensätze mit personenbezogenen Daten referenziert. Dabei sind stets rechtliche Vorgaben bei der Arbeit mit Trainingsdaten in Systemen des maschinellen Lernens zu beachten und einzuhalten. Es ist so, dass Datensouveränität und Datensorgfalt die Datensparsamkeit als Leitmotiv ablösen müssen, um den großen Zukunftsherausforderungen begegnen zu können.
