Wenn du ein KI-Entwickler bist, beachte, dass es sich hierbei nicht um eine Berufsanweisung handelt. Dies ist ein Versuch, 7 Schritte zum Aufbau künstlicher Intelligenz für Menschen zu skizzieren, die normalerweise keine KI entwickeln oder dies planen.
Wie bei jedem guten alten Projekt, das wir planen, beginnen wir mit:
Problemidentifizierung und Zieldefinition : Der erste und wichtigste Schritt besteht darin, ein Problem zu identifizieren, bei dessen Lösung KI helfen kann. Ob es darum geht, das Lieferkettenmanagement zu optimieren, Krankheitsausbrüche vorherzusagen oder den Kundenservice zu verbessern, die Definition klarer Ziele ist unerlässlich.
Und weil das Grundlegende, was wir zum Aufbau von KI benötigen, Daten sind, ist unser zweiter Schritt:
Datenerfassung und -vorverarbeitung : KI lebt von Daten. Das Sammeln relevanter Daten ist von entscheidender Bedeutung und erfordert häufig eine Bereinigung und Vorverarbeitung, um sicherzustellen, dass sie in einem verwendbaren Format vorliegen. Dieser Schritt legt den Grundstein für den Lernprozess.
Wie bei vielen Dingen müssen Entwickler auch bei KI die am besten geeignete Methode wählen.
Auswahl einer KI-Technik und Entwicklung eines Algorithmus: Abhängig von der Art des Problems wählen die Entwickler eine geeignete KI-Technik. Dies könnte von traditionellen regelbasierten Systemen bis hin zu fortschrittlichen neuronalen Netzen reichen. Bei der Entwicklung eines Algorithmus geht es darum, ein mathematisches Modell zu entwerfen, das auf der Grundlage der Daten Vorhersagen oder Entscheidungen treffen kann.
Okay, sobald diese Arbeit erledigt ist, beginnen wir mit dem (wahrscheinlich iterativen) Prozess des Trainings, der Bewertung und der Optimierung:
- Modelltraining: Hier passiert die Magie. Während der Trainingsphase lernt der Algorithmus aus dem Datensatz, und dieser Prozess hängt von der gewählten Lernmethode (überwachtes, unüberwachtes oder bestärkendes Lernen) ab.
- Modellbewertung: Nach dem Training ist es wichtig zu beurteilen, wie gut das KI-Modell funktioniert. Die Bewertungsmetriken hängen von der jeweiligen Aufgabe ab und können Genauigkeit, Präzision oder Rückruf umfassen.
- Modelloptimierung: Basierend auf den Bewertungsergebnissen wird das Modell feinabgestimmt. Dies könnte das Anpassen von Hyperparametern, das Sammeln weiterer Daten oder den Einsatz fortschrittlicherer Techniken zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz umfassen.
Und eines Tages ist das KI-System schließlich einsatzbereit:
Bereitstellung: Sobald die Leistung des Modells den Erwartungen entspricht, ist es an der Zeit, es in einer realen Umgebung bereitzustellen. Dies kann je nach Anwendung die Integration in eine mobile App, eine Webseite oder ein industrielles Automatisierungssystem bedeuten.
Mach dir aber keine Sorgen, von dir wird nicht erwartet, dass du dich an alle Details erinnern, aber hier sind die wichtigsten Erkenntnisse:
- Mit KI können wir verschiedene Probleme lösen
- Für die KI-Entwicklung benötigen wir Daten (viele Daten)
- Algorithmen sind ein grundlegender Bestandteil der KI-Entwicklung
- KI muss vor dem Einsatz trainiert und optimiert werden
Und was am wichtigsten ist: An den meisten dieser Schritte sind Menschen beteiligt. Das kann gut und schlecht sein. Aber lasst uns ein anderes Mal darüber reden.