Wir leben im Zeitalter von Big Data. Unternehmen und Einzelpersonen generieren täglich riesige Mengen an Informationen und delegieren deren Verwaltung und Analyse an AIUm dies effektiv zu erreichen, müssen KI-Systeme in der Lage sein, einordnen. die Daten.
Um zu verstehen, wie sie das machen, schauen wir uns an, was KI-Klassifizierung ist.
Was ist KI-Datenklassifizierung?
KI-Datenklassifizierung oder KI-Klassifizierungist der Prozess der Organisation von Daten in vordefinierte Kategorien. Dem KI-Modell wird beigebracht, Merkmale und Muster in Informationen zu erkennen, sodass es diese in neuen Datensätzen identifizieren kann.
Die KI-Klassifizierung ist besonders hilfreich für das Verständnis unstrukturierte DatenDas ist logisch, denn strukturierte Daten müssen nicht unbedingt klassifiziert werden; wie der Name schon sagt, sind sie bereits strukturiert. Die in unstrukturierten Daten verborgenen Informationen können jedoch für prädiktive Analysen, das Herausfiltern von Spam, die Generierung von Empfehlungen und die Bilderkennung genutzt werden.
Arten der Klassifizierung künstlicher Intelligenz
Unstrukturierte Daten sind nicht nur einem einzigen Typ zugeordnet, daher benötigen KI-Modelle je nach gewünschtem Ergebnis unterschiedliche Algorithmen. Jeder Algorithmus ist auf die Art des zu lösenden Problems und die verfügbaren Daten zugeschnitten.
Hier sind einige der häufigsten Arten der KI-Klassifizierung:
Binäre Klassifizierung
In bestimmten Fällen muss Ihr KI-Klassifizierungsalgorithmus die Daten nur in eine der folgenden Kategorien klassifizieren: zwei KategorienEs ist entweder „an“ oder „aus“, „ja“ oder „nein“, „richtig“ oder „falsch“ usw. Diese Art der Klassifizierung wird als binär bezeichnet.
Wofür wird eine solche Klassifizierung verwendet? Sie ist nützlich, um Spam in Ihren E-Mails zu erkennen. Es kann sich um Spam handeln oder nicht. Handelt es sich bei einer Finanztransaktion um Betrug oder nicht? Sollte ein Kreditantrag aufgrund der finanziellen Vergangenheit und der aktuellen Daten des Antragstellers genehmigt werden oder nicht?
Bei Entscheidungen dieser Art gibt es nur zwei Ergebnisse und dabei hilft Ihnen die KI.
Mehrklassenklassifizierung
Während die binäre Klassifizierung nur zwei Klassenbezeichnungen berücksichtigte, umfasst die Multiklassenklassifizierung mehr. Beispielsweise kann ein E-Mail-Client Ihre E-Mails nicht nur als „Spam“ oder „kein Spam“ erkennen, sondern auch als „Werbe-“, „soziale“, „wichtige“ usw. kategorisieren.
Ein weiteres Beispiel ist, wenn die Modell für maschinelles Lernen Wird verwendet, um Zahlen in Bildern zu „lesen“, wie Telefonnummern oder handgeschriebene Postleitzahlen auf Umschlägen. Jedes Symbol muss einer von zehn Klassen zugeordnet werden – entsprechend den Ziffern 0 bis 9.
Kurz gesagt, die Multiklassenklassifizierung ähnelt der binären Klassifizierung sehr, berücksichtigt jedoch mehr als zwei mögliche Kategorien. Wichtig ist jedoch, dass ein Datenobjekt trotz mehrerer Klassen bei Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben nur einer davon zugeordnet werden kann. Die E-Mail kann entweder eine Werbung oder eine Social-Media-Benachrichtigung sein, nicht beides. Eine Ziffer kann nur 1 oder 7 sein – nicht beides gleichzeitig.
Multilabel-Klassifizierung
Die vorherigen Kategorien befassten sich mit Optionen, die nur einer Klasse zugeordnet werden konnten, sei es zwei oder mehreren. Die Multilabel-Klassifizierung wird komplexer. Hier kann ein Objekt mehreren Kategorien angehören. Beispielsweise kann ein Hund gleichzeitig „Tier“, „Labrador Retriever“, „schwarz“, „Jagdhund“ usw. sein.
Es ähnelt stark den Tags, die Sie möglicherweise in Nachrichtenartikeln oder Blogbeiträgen gesehen haben. Ein Artikel über Datensicherheit kann unter „Sicherheit“, „Daten“, „Sicherheitsvorfälle“ oder „Datensicherheitsautomatisierung“ kategorisiert werden.
Oder wenn eine Streaming-Plattform einen Film klassifiziert, der sowohl eine „Komödie“ als auch eine „Liebesgeschichte“ sein könnte.
Unausgewogene Klassifizierung
Diese Art der Klassifizierung ist komplexer als die anderen. Bei der unausgewogenen Klassifizierung geht es, wie der Name schon sagt, um Datensätze, bei denen eine Klasse die andere deutlich überwiegt.
Beispielsweise könnten Hunderttausende Menschen getestet werden, aber nur wenige erhalten die Diagnose Krebs. Ebenso könnten nur wenige von Millionen Kreditkartentransaktionen betrügerisch sein. Der Rest ist völlig legitim. Oder jedes Jahr brechen einige wenige Studierende ihr Studium ab, die große Mehrheit bleibt jedoch immatrikuliert.
In jedem dieser Fälle möchten Sie ein seltenes Ereignis erkennen oder vorhersagen. Die Daten, mit denen Ihr Modell trainiert wird, sind jedoch in Richtung der entgegengesetzten Klasse verzerrt.
KI-Modelle basieren ihre Ergebnisse häufig auf Wahrscheinlichkeiten. Wenn etwas unwahrscheinlich ist, ignorieren sie die 0,001%-Wahrscheinlichkeit und konzentrieren sich auf die 99,999%-Wahrscheinlichkeit, dass es nicht eintritt.
In den genannten Fällen wäre es jedoch besser, wenn Sie falsch positiv als ein falsch-negatives Ergebnis. Wenn die Möglichkeit besteht, dass das Ergebnis Krebs ist, die Transaktion betrügerisch ist oder der Student wahrscheinlich abbricht, möchten Sie dies wissen, um eingreifen zu können. Sie möchten es lieber markiert haben, damit ein menschlicher Experte es beurteilen kann, anstatt es als statistische Unwahrscheinlichkeit zu verschleiern.
Ja, die Trainingsdaten tendieren ins Negative, aber Ihr Algorithmus für maschinelles Lernen muss dies berücksichtigen. Andernfalls erhalten Sie ein Modell, das einen bedeutenden Vorfall wahrscheinlich als normal abtut, nur weil er statistisch unwahrscheinlich ist.
Wie werden KI-Datenklassifizierungsalgorithmen trainiert?
Nachdem wir nun die gängigen Klassifizierungen kennen, schauen wir uns an, wie KI-Modelle trainiert werden, um diese auszuführen. Es unterscheidet sich nicht wesentlich davon, wie man ein Kind unterrichtet.
Nehmen wir beispielsweise an, Sie möchten einem kleinen Kind etwas über Tiere, Vögel und Früchte beibringen. Diese Daten lassen sich in einem Lernkontext kategorisieren. Sie könnten ihm Bilder zeigen und auf bestimmte Merkmale hinweisen, die die Tiere identifizieren. Ein Apfel ist rot und rund, eine Banane hingegen gelb und länglich. Hat das Tier schwarz-weiße Streifen, handelt es sich um ein Zebra, während gelb-schwarze Streifen auf einen Tiger hindeuten.
Ein KI-Klassifizierungsmodell verwendet einen ähnlichen Ansatz für überwachtes Lernen. Der Prozess besteht aus zwei Schritten:
Modelllernen
In diesem Schritt wird das Modell mit Trainingsdaten. Diese wurden systematisch mit der richtigen Klasse gekennzeichnet. Durch die Betrachtung dieser geordneten Informationen kann das KI-System beginnen, Muster zu erkennen.
Beispielsweise könnte einem KI-Tool zum Sortieren von Post eine große Anzahl handgeschriebener Adressen angezeigt werden. Da diese alle korrekt beschriftet sind, kann das System lernen, wie Menschen Buchstaben schreiben, was für eine effektive Klassifizierung durch maschinelles Lernen unerlässlich ist. So kann es Adressen auf Umschlägen scannen und nach Postleitzahlen klassifizieren.
Modellbewertung
Sobald das Modell trainiert ist, wird im nächsten Schritt getestet, wie gut es gelernt hat. Dazu erhält es einen anderen Datensatz, der sich von den Trainingsinformationen unterscheidet, aber ebenso gut beschriftet ist. Da das Modell die Beschriftungen dieses Mal jedoch nicht sehen kann, muss es basierend auf dem Gelernten eigene Vermutungen anstellen. Seine Ergebnisse werden dann mit den Beschriftungen verglichen, um die Genauigkeit zu berechnen.
Wenn wir also zu unserem Beispiel der Postsortierung zurückkehren, könnte das Modell einen neuen Stapel handschriftlicher Adressen erhalten und die Postleitzahlen selbstständig lesen und klassifizieren. Die Ergebnisse werden dann mit den tatsächlichen Postleitzahlen verglichen und die Leistung anhand von Kennzahlen wie diesen gemessen:
- Genauigkeit: Der Prozentsatz der richtigen Antworten.
- Präzision: Wenn das Modell angibt, dass ein Symbol die Zahl 7 ist, wie oft ist das richtig?
- Abrufen: Wie oft fängt das Modell die Zahl 7, wenn sie vorkommt?
- F1-Punktzahl: Eine ausgewogene Metrik, die Präzision und Rückruf kombiniert und bei ungleichmäßigen Daten oder anspruchsvollen Kategorien nützlich ist.
Wenn das Modell nicht gut genug funktioniert, wird es möglicherweise zum erneuten Training zurückgeschickt. Je nach Ergebnis benötigt es möglicherweise mehr Trainingsdaten, andere Funktionen oder Anpassungen seiner internen Parameter.
Gängige Arten von Klassifizierungsalgorithmen, die von KI-Modellen verwendet werden
Wir haben über Modelllernen gesprochen, aber wie nutzt ein Modell Trainingsdaten zum Lernen? Hier kommen Trainingsalgorithmen ins Spiel. Diese Algorithmen lassen sich in zwei Kategorien einteilen: Lernbegierige und Lernfaule.
Erstere sind Modelle, die vor ihrem Einsatz trainiert werden, letztere hingegen nicht. Sie erhalten lediglich die Trainingsdaten, die sie sich merken. Wenn sie dann eine Eingabe erhalten, suchen sie das nächstgelegene Gegenstück im Trainingsset, um eine Entscheidung zu treffen.
Schauen wir uns einige davon an und beginnen dabei mit den eifrigen Lernern:
Logistische Regression
Dieser Algorithmus hilft einem Modell, eine binäre Entscheidung zu treffen, also die Wahl zwischen zwei Ergebnissen. Er analysiert die Eingabedaten und berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass sie in die eine oder andere Kategorie fallen. Beispielsweise könnte er die Kredithistorie einer Person, die Anzahl früherer Kreditausfälle und ihre aktuelle finanzielle Situation berücksichtigen. Anhand dieser Informationen könnte er dann die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Kreditausfalls berechnen und anhand dieser Wahrscheinlichkeit über den Kreditantrag entscheiden.
Entscheidungsbäume
Ein Entscheidungsbaum ist wie ein Flussdiagramm, in dem jeder Zweig eine Bedingung oder Auswahl darstellt. Vielleicht haben Sie diese Art von Logik schon einmal verwendet, um zu entscheiden, was es zum Abendessen gibt. Es könnte mit einer Entscheidung auf höchster Ebene beginnen, bei der Sie entscheiden, ob Sie kochen oder auswärts essen möchten.
Wenn Sie auswärts essen möchten: „Welche Art von Essen klingt heute Abend gut?“
Dann: „Möchten Sie ausgehen oder etwas zum Mitnehmen holen?“
KI-Modelle verwenden Entscheidungsbäume auf sehr ähnliche Weise.
In unserem Beispiel mit dem Kreditantrag könnte die KI-Lösung beispielsweise verschiedene Faktoren berücksichtigen, bevor sie eine Entscheidung trifft. Sie könnte mit dem Einkommen beginnen. Liegt es unter einem bestimmten Betrag, wird der Antrag sofort abgelehnt. Liegt es über dem Schwellenwert, könnte die Lösung fragen: „Sind Sie schon einmal mit der Rückzahlung eines Kredits in Verzug geraten?“
Der Prozess wird so lange fortgesetzt, bis genügend Informationen vorliegen, um eine Entscheidung zu treffen: Genehmigung des Kreditantrags oder Ablehnung.
Zufällige Wälder
Der Grund, warum dieser Algorithmus als Wald bezeichnet wird, liegt darin, dass er viele Bäume enthält. Anstelle eines einzelnen Entscheidungsbaums verwendet ein Random Forest mehrere Bäume, von denen jeder einen anderen Faktor priorisiert.
Unser Kreditantragsmodell könnte sich in einem Baum auf das Gehalt des Antragstellers konzentrieren, in einem anderen auf seine Zahlungshistorie, in einem neuen auf die Arbeitsplatzsicherheit usw. Jeder Baum betrachtet einen anderen Teil der Daten, der das Ergebnis beeinflusst. Das Modell kombiniert dann die Ergebnisse, um eine ausgewogenere und zuverlässigere Entscheidung zu treffen.
Support Vector Machines
Häufig abgekürzt als SVM, der Support Vektor Das Maschinenmodell ist ein Algorithmus, der Daten in zwei oder mehr Kategorien unterteilt, indem er die optimale Grenze zwischen ihnen ermittelt. Er verwendet Eingabefunktionen, um eine Karte der Datenpunkte zu erstellen und anhand dieser Karte zu ermitteln, wo die neuen Daten platziert werden sollen.
Zurück zu unserem Kreditantragsbeispiel: Das Modell könnte Merkmale wie Gehalt, Ausfallrate und andere relevante Faktoren berücksichtigen, um das Muster zu erlernen, das genehmigte von abgelehnten Anträgen unterscheidet. Diese virtuelle Trennlinie wird als SVM-Entscheidungsgrenze bezeichnet. Sobald neue Eingaben eingehen, bewertet das Modell, wo sich die Eingabe im Verhältnis zur Grenze in diesem Diagramm befindet, um eine Entscheidung zu treffen.
Neuronale Netze
Entscheidungsbäume basieren auf Regeln, wobei jede Entscheidung anhand klar definierter Schritte getroffen wird. Random Forests basieren ebenfalls auf Regeln, verfügen aber zusätzlich über ein Abstimmungssystem, bei dem mehrere Bäume einen Konsens erzielen. Neuronale Netze ähneln am ehesten der menschlichen Lern- und Informationsverarbeitung.
Ein neuronales Netzwerk besteht aus mehreren Schichten von Entscheidungseinheiten, oft Neuronen genannt. Jede Einheit verarbeitet einen Teil der Eingabe und gibt ihre Ergebnisse an die nächste Schicht weiter.
Wie unser Gehirn nutzt auch unser Modell jede Entscheidung als Lernmöglichkeit. Dadurch kann es Ergebnisse immer besser vorhersagen, selbst wenn die empfangenen Daten unklar, komplex oder unübersichtlich sind. Daher eignet es sich hervorragend für Deep-Learning-Modelle.
K-Nächste Nachbarn
KNN, der erste der Lazy-Learner, ist ein Algorithmus, der Dateneingaben anhand ihrer Ähnlichkeit mit bereits Gesehenem klassifiziert. Als typischer Lazy-Learner erstellt er kein Modell im Voraus. Stattdessen speichert er alle Trainingsdaten und wartet, bis er eine Entscheidung treffen muss.
Würde unser Kreditgenehmigungsmodell auf diesem Algorithmus basieren, würde es alle früheren Anträge prüfen, die dem aktuellen ähnlich sind. Wenn die meisten davon genehmigt würden, würde es auch diesen Antrag genehmigen, oder umgekehrt.
KNN eignet sich ideal für Anwendungsfälle, bei denen die Beziehung zwischen Ein- und Ausgaben komplex ist, lokale Muster jedoch wichtig sind. Es ist extrem einfach und intuitiv und erfordert keine lange Einarbeitungszeit.
Naive Bayes
Noch ein fauler Lerner, Naive Bayes nutzt Wahrscheinlichkeitsrechnungen, um Vorhersagen zu treffen. Es analysiert die Eingabedaten und ordnet sie mithilfe datenwissenschaftlicher Methoden der wahrscheinlichsten Kategorie zu. Es berechnet die Wahrscheinlichkeit jedes möglichen Ergebnisses und wählt das wahrscheinlichste Ergebnis aus.
Der Grund für die Bezeichnung „naiv“ liegt darin, dass jedes Eingabemerkmal so behandelt wird, als wäre es unabhängig von den anderen. Trotzdem funktioniert es sehr gut, insbesondere für Textklassifizierungsaufgaben wie Spamfilterung oder Stimmungsanalyse.
Anwendungsfälle der KI-Datenklassifizierung im maschinellen Lernen
Betrugserkennung
KI-Modelle können Aktivitäten in Echtzeit überwachen und als „normal“ oder „verdächtig“ kategorisieren. Bei Anzeichen für unregelmäßiges Verhalten kann das System diese kennzeichnen, sodass ein Mensch sie beurteilen kann.
Kundensegmentierung
KI kann Kunden anhand ihres Browserverlaufs, ihrer Präferenzen, früherer Einkäufe und mehr in verschiedene Klassen einteilen. So können Sie Marketing- und Upselling-Kampagnen strategischer planen und wahrscheinlich bessere Ergebnisse erzielen.
Medizinische Diagnose
Sie können die Ergebnisse medizinischer Tests (wie Röntgenaufnahmen, Scans, Blutuntersuchungen usw.) oder Patientendaten (wie das genetische Profil und die Krankengeschichte der Familie) durch Ihr KI-Modell laufen lassen, um eine schnellere – und möglicherweise genauere – Diagnose zu erhalten.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Haben Sie sich schon einmal gefragt, was die Leute über Ihr Unternehmen sagen und ob es positiv oder negativ ist? KI-Modelle können Wörter analysieren, um Bewertungen oder Social-Media-Beiträge in die Kategorien „positiv“, „negativ“ oder „neutral“ einzuteilen. So können Sie sich auf die Verbesserung des Kundenerlebnisses konzentrieren, indem Sie analysieren, was den Leuten an Ihrer Arbeitsweise nicht gefällt.
Verwalten Ihrer KI-Klassifizierungsdaten mit BigID
Die KI-Klassifizierung ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernt. Ob Sie Betrug aufdecken oder Geschäftsentscheidungen automatisieren, das Modell hängt vollständig von der Qualität, Struktur und Sicherheit der Daten ab, mit denen es trainiert wird.
Schlecht gekennzeichnete, unstrukturierte oder ungesicherte Daten können zu ungenauen Vorhersagen, verzerrten Ergebnissen und Compliance-Risiken führen. All dies kann Ihre KI-Strategie im Keim ersticken.
Deshalb ist es wichtig, nicht nur intelligente Modelle zu erstellen, sondern Ihre Daten auch intelligent zu verwalten.
Die Datenklassifizierung ist ein zentraler Bestandteil der BigID-Plattform. Es wurde entwickelt, um Ihr Unternehmen bei der Verwaltung, Organisation und Sicherung großer Datenmengen zu unterstützen. Von Identifizierung vertraulicher Informationen Zu automatische Beschriftung Durch die Sicherung in Ihren Umgebungen macht BigID Ihre Daten KI-fähig und sorgt für eine verantwortungsvolle Verwaltung.
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