Beste Software für aktives Lernen

Was ist aktive Lernsoftware?

Wie funktionieren aktive Lernwerkzeuge im maschinellen Lernen?

Was sind die häufigsten Merkmale von aktiven Lernwerkzeugen?

Arten von aktiven Lernwerkzeugen

Aktive Lernwerkzeuge können basierend auf ihrem Datenkennzeichnungsansatz sowie dem Unsicherheitsmaß (informativer Instanz) und dem vom Modell generierten Vertrauensscore klassifiziert werden. 

Je nach Schwierigkeitsgrad des Datensatzes können Unternehmen zwei Arten von aktiven Lernwerkzeugen nutzen.

Abfragesynthese

Dieser Ansatz ist ideal für die Kennzeichnung herausfordernder Datenpunkte, die das ML-Modell mit einem ungewöhnlich hohen Vertrauensscore bewertet. Die Abfragesynthese identifiziert Datenpunkte, die nicht mit der allgemeinen Datenverteilung übereinstimmen.

• Generative KI-Software: Diese Werkzeuge trainieren Algorithmen auf nicht gekennzeichneten Datenpools, indem sie Cluster informativer Datenpunkte basierend auf realen Verteilungen erstellen. Sie verwenden eine Generator-Discriminator-Struktur, bei der der Generator zufällige Proben erzeugt und der Discriminator deren Authentizität bewertet. Generative Adversarial Networks (GANs) oder Variational Autoencoders (VAEs) können verwendet werden, um Abfrageinstanzen zu generieren. 
• Simulierte Umgebungen:  Diese Werkzeuge generieren synthetische Datenpunkte basierend auf ihrer Entfernung von der Klassifikationsgrenze und nutzen aktives Lernen in simulierten Umgebungen. Das beste Beispiel ist Teslas Autopilot, der sich auf die Erkennung und Erkennung realer Objekte konzentriert.

Stichprobenmethoden

Stichprobenmethoden wählen die informativsten Datenpunkte aus neuen eingehenden nicht gekennzeichneten Datenströmen aus und bestimmen die Clusterbildung. Wichtige Typen sind:

• Unsicherheitsstichproben: Clustert eingehende nicht gekennzeichnete Daten basierend auf einem voreingestellten Schwellenwert oder informativen Score, der die Unsicherheit des ML-Modells bei der Vorhersage der Klassen dieser Punkte anzeigt.
• Stichproben mit geringstem Vertrauen: Zielt auf Datenpunkte mit den niedrigsten Vertrauensscores ab, was auf hohe Unsicherheit hinweist. Datencluster mit den geringsten Vertrauensscores werden zur menschlichen Klassifizierung gesendet.
• Policy-basiertes aktives Lernen (PAL): Ermöglicht streambasierte selektive Stichproben in einem Verstärkungskontext. Die Datenpunkte durchlaufen einen Belohnungs-Bestrafungs-Algorithmus und werden dynamisch basierend auf ihren Schlüsselmerkmalen klassifiziert.
• Randstichproben: Randstichproben-aktive Lernwerkzeuge priorisieren Datenpunkte in der Nähe der Klassifikationsgrenze. Konkurrierende Klassen werden basierend auf ihren Entropiemaßen und dem durchschnittlichen Abstand zur Grenze klassifiziert.
• Entropiebasierte Stichproben: Clustert nur die nicht gekennzeichneten Datenpunkte, die konkurrierende Hypothesen haben und bei der Kennzeichnung hochgradig unsicher sind, und weist so auf die Schwierigkeit des Modells hin, eine Klasse zuzuweisen.
• Zufallsstichproben: Der Algorithmus entnimmt zufällig eingehende nicht gekennzeichnete Punkte und clustert sie in verschiedene Gruppen. Dann werden die Vertrauensintervalle für diese Modelle bewertet und sie werden als das nächstgelegene Etikett klassifiziert.
• Abfrage durch Komitee (QBC): Ein Ensemble von ML-Modellen, die kollektiv zustimmen oder nicht zustimmen. Wenn der Konsens auf Schwierigkeiten bei der Vorhersage eines Etiketts hinweist, werden Datenpunkte gesammelt und an den Menschen in der Schleife zur menschlichen Kennzeichnung weitergegeben.
• Diversitätsstichprobenwerkzeuge: Konzentriert sich auf die Auswahl heterogener Datenvariablen, die im Trainingssatz nicht gekennzeichnet sind. Diese vielfältigen Proben werden basierend auf ihrem Unsicherheits-Score, informativen Maß und Vertrauensintervall bewertet.
• Erwartete Modelländerung: Das ML-Modell fragt nur Datenpunkte ab, die voraussichtlich einen signifikanten Einfluss auf Genauigkeit und Präzision haben, um die Modellleistung durch erneutes Training zu optimieren.

Was sind die Vorteile von aktiven Lernwerkzeugen?

Aktive Lernlösungen sind ressourceneffizient für Unternehmen, die stark auf Datenkennzeichnungssoftware und Annotatoren angewiesen waren. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Vorteile betrachten.

• Kosteneffizienz: Aktive Lernsoftware trainiert auf kleinen gekennzeichneten Datensätzen und nutzt frühere Erkenntnisse, um Datenklassen vorherzusagen, wodurch der Bedarf an kostspieliger Datenkennzeichnung erheblich reduziert wird.
• Schnellere Modellleistung: Durch die Fokussierung auf die informativsten Proben verbessern diese Werkzeuge die Vorhersagegenauigkeit und trainieren Modelle auf neuen Daten neu, was die Leistung auf realen Testdaten steigert.
• Schnellere Markteinführung: Aktives Lernen beschleunigt den Entwicklungszyklus der Maschine und ermöglicht eine schnellere Montage und Bereitstellung von Modellen durch kollaborative Datenverarbeitung und gezieltes Training.
• Optimierte Ressourcennutzung: Erhöhte Zusammenarbeit und rigoroses Training machen diese Werkzeuge effizienter als unbeaufsichtigte ML-Algorithmen, sparen wertvolle Zeit für Datenwissenschaftler und erleichtern die Arbeit von Datenannotatoren.
• Verbesserte Modellverallgemeinerung: Durch die Verwendung von Metriken wie Vertrauensscores und Tensorwerten lernen diese Modelle schnell selbst, verbessern die Effizienz bei ungesehenen Daten und liefern zuverlässigere, verallgemeinerte Modelle.
• Besser für Selbsthilfetechnologie: Diese Werkzeuge glänzen in Aufgaben wie Objekterkennung für autonome Fahrzeuge, Roboterstaubsauger und Spracherkennungssysteme.

Herausforderungen von aktiven Lernwerkzeugen 

Selbst die besten aktiven Lernlösungen haben ihre eigenen Herausforderungen. Einige häufige Herausforderungen sind unten aufgeführt. 

• Datenwachstum: Die Verwaltung ständig wachsender Datensätze erfordert zusätzliche Investitionen in Datenmanagementlösungen oder Netzwerkinfrastruktur, was kostspielig sein kann.
• Datensicherheit und Compliance: Die Einhaltung der allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR) und anderer gesetzlicher Standards ist beim Umgang mit Daten entscheidend. Diese Werkzeuge benötigen zusätzliche Datensicherheits und Datenschutzfunktionen, um den Datenschutz jederzeit zu gewährleisten.
• Datenbewahrung: Die Aufrechterhaltung der Datenqualität, während sie sich entwickelt, kann schwierig sein und erfordert Investitionen in Datenarchivierungs- und Datensicherungssoftware zur Bewahrung.
• Datenspeicherung und Abrufkosten: Das Speichern und Abrufen von Daten, insbesondere hochauflösenden Bildern, Videos und Textdatensätzen, kann kostspielig sein. Diese Lösungen müssen Daten effizient komprimieren und indexieren, um das Handling und die Verarbeitung für das Modelltraining auszugleichen.
• Datenzugänglichkeit: Eingeschränkter Zugriff auf Daten, sei es vor Ort, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen, kann die Verarbeitung behindern.
• Formatkompatibilität: Die Anpassung an alle Datenformate erfordert oft Datenkonvertierung oder -parsing, um zu verhindern, dass unterschiedliche Formate die Leistung des ML-Modells beeinträchtigen.

Aktives Lernen vs. Verstärkungslernen

Aktives Lernen und Verstärkungslernen sind unterschiedliche maschinelle Lernalgorithmen, die ihre eigenen einzigartigen Ansätze zur Datenvorhersage haben.

Aktives Lernen ist eine halbüberwachte maschinelle Lerntechnik, bei der ein kleiner gekennzeichneter Datensatz mit einem größeren nicht gekennzeichneten für das Modelltraining kombiniert wird. Diese Werkzeuge leiten aus gekennzeichneten Daten ab und generieren Vertrauensscores für neue Datenpunkte, indem sie Faktoren wie Heuristiken, Wahrscheinlichkeitsverteilung und Entfernung von Klassifikationsgrenzen verwenden. Wenn das Modell bei einem Etikett unsicher ist, fragt es einen menschlichen Annotator. Aktives Lernen wird häufig in der Bildsynthese, Computer Vision und Objekterkennung eingesetzt.

Im Gegensatz dazu ist Verstärkungslernen weder überwacht noch unbeaufsichtigt. Es trainiert einen Agenten, indem es seine Aktionen in verschiedenen Szenarien beobachtet und ein Belohnungs- und Bestrafungssystem verwendet, um positives Verhalten zu fördern und Fehler zu entmutigen. Fehler lösen eine Feedback-Schleife aus, bei der ein Mensch den Agenten anleitet, sich an neue Werte anzupassen. Dieser iterative Prozess fördert Entscheidungsfindung, Versuch und Irrtum und dynamische Datenvorhersage. Verstärkungslernen wird hauptsächlich in Spielen, Robotik und Automatisierung eingesetzt.

Anwendungsfälle von aktiven Lernwerkzeugen

Aktive Lernwerkzeuge haben eine breite Palette praktischer Anwendungen in verschiedenen Branchen. Lassen Sie uns einige Anwendungsfälle für wichtige KI-unterstützte Aufgaben erkunden.

• Computer Vision: Unternehmen, die mit kurzen Datensätzen und hohen Rechenkosten arbeiten, nutzen diese kollaborativen Werkzeuge, um externe Objekte mit weniger Zeit, Ressourcen und Produktionsaufwand der ML-Teams zu erkennen, zu lokalisieren und zu klassifizieren.
• Objekterkennung: Diese Werkzeuge reduzieren den Personalaufwand, der erforderlich ist, um große Bildsätze für den Objekterkennungsprozess zu füttern. Dies ist besonders nützlich, wenn das Modell die Klasse jeder externen Komponente deklarieren und sie ohne Fehler kennzeichnen muss.
• Bildklassifizierung: Diese Werkzeuge sind entscheidend für die statische oder dynamische Bildklassifizierung, indem sie das ML-Modell iterativ verfeinern. Sie werden auch für die medizinische Bildgebung und zur Vereinfachung und Identifizierung von Krankheiten und ihrer Pathologie eingesetzt.
• Bildwiederherstellung: Diese Werkzeuge können beschädigte oder abgeriebene Bilder reparieren, indem sie den Bildstil und die Vorlage analysieren und mit nicht gekennzeichneten Daten abgleichen. Diese Werkzeuge werden häufig für die Fotobearbeitung, Satellitenbilder, digitale Archivierung und Fotobearbeitung verwendet.
• Natürliche Sprachverarbeitung: Diese Werkzeuge können für Sentiment-Analyse und sequenzielle Modellierung verwendet werden. Durch das Training an weniger Datenproben können sie aktiv die Wortvektordarstellung lernen und die Daten verwenden, um neuere Textsequenzen zu analysieren.
• Spracherkennungslösungen: Diese Werkzeuge können auch für sprachunterstützende Technologie wie Amazon Echo, Google Home oder Microsoft Cortana verwendet werden. Sie können mit einem anfänglichen Frage-Antwort-Datensatz programmiert werden und aus extern diktierten Befehlen lernen. 

Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit aktiven Lernwerkzeugen

Aktive Lernwerkzeuge haben keine direkten Alternativen, aber die folgende verwandte Software kann sie ergänzen. Diese Werkzeuge helfen, Datenkosten zu senken, Ressourcen zu sparen und die Produktion von ML-Modellen zu beschleunigen. 

• MLOps-Plattformen: MLOps unterstützt die Bereitstellungs-, Validierungs-, Test- und Produktionszyklen von ML-Modellen. Obwohl es nicht direkt mit aktivem Lernen verbunden ist, sorgt es für erhöhte Agilität, Effizienz und Produktionsgeschwindigkeit gut trainierter aktiver Lernsysteme.
• Datenkennzeichnungssoftware: Datenkennzeichnungssoftware ist unerlässlich, um Datenfelder für das Modelltraining zu kennzeichnen. Sie treibt aktive Lernsoftware an, indem sie sie mit den richtigen und genau gekennzeichneten Daten versorgt, auf deren Grundlage das Modell weitere Datenpunkte clustert und kennzeichnet.
• Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen: Diese Suite bietet umfassende Funktionen wie Datenanalysen, Datenvorbereitung, Datenvisualisierung, Modelltraining, statistische Interpretation, Validierung und Tests. Es ist eine gute integrierte Datenumgebung, in der ein aktives Lernwerkzeug ohne Probleme arbeiten könnte.

Preise für aktive Lernsoftware

Aktive Lernwerkzeuge bieten verschiedene Preismodelle an, wobei die Kosten typischerweise von Faktoren wie Funktionen, Anzahl der Benutzer, Bereitstellungsskala und dem erforderlichen Unterstützungs- und Schulungsniveau beeinflusst werden. Häufige Preismodelle umfassen:

• Abonnementbasiert: Dies ist das häufigste Modell, bei dem Benutzer eine wiederkehrende Gebühr für den fortlaufenden Zugriff auf das Werkzeug zahlen.
• Pay-as-you-go: In diesem Modell werden Benutzer basierend auf ihrer tatsächlichen Nutzung abgerechnet, oft gemessen an der Anzahl der verarbeiteten Datenpunkte oder erstellten Etiketten.
• Einmalzahlung: Dieses Modell erfordert eine einmalige Vorauszahlung für eine unbefristete Lizenz, die unbegrenzten Zugriff auf die Software gewährt.

Im Durchschnitt können die Preise von einigen hundert Dollar pro Monat für grundlegende Lizenzen bis zu Tausenden oder sogar Zehntausenden für Unternehmenslösungen mit umfangreicher Unterstützung und Anpassung reichen.

Die meisten Werkzeuge bieten flexible Preispläne, um unterschiedliche Budgets und Bedürfnisse zu berücksichtigen, und die meisten Anbieter bieten Testversionen oder Demos an, damit Benutzer die Funktionen vor einer Verpflichtung testen können.

Welche Unternehmen sollten aktive Lernwerkzeuge kaufen?

Jede Branche oder jedes Unternehmen mit einem Entwicklungsteam kann ein aktives Lernwerkzeug einsetzen. Nachfolgend sind einige große Unternehmen aufgeführt, die vom Kauf eines solchen profitieren können. 

• Finanzinstitute bearbeiten komplexe Daten für Aufgaben wie Kreditkontrolle, Risikobewertung, Kontoverwaltung und Kreditgenehmigungen. Aktive Lernwerkzeuge reduzieren die Datenkomplexität, beschleunigen die Datenkennzeichnung und liefern rechtzeitige Vorhersagen für diese kritischen Aufgaben.
• Gesundheitsorganisationen verwalten vielfältige Daten, einschließlich medizinischer Aufzeichnungen, Patienteninformationen und Laborergebnisse, für Aktivitäten wie Arzneimittelforschung und -verteilung. Aktive Lernlösungen speichern, verwalten und rufen diese Daten intelligent ab und gewährleisten reibungslose Abläufe.
• Rechtsfirmen profitieren von aktivem Lernen, indem sie juristische Dokumente kategorisieren und kennzeichnen, was die Dokumentenprüfung, juristische Recherche, Entscheidungsfindung und das Verfassen optimiert und eine schnellere, genauere Fallanalyse ermöglicht.
• Regierungsbehörden nutzen aktive Lernwerkzeuge, um Richtlinien, regulatorische Rahmenwerke, Wahlinitiativen und Sozialprogramme zu entwerfen. Diese Werkzeuge analysieren vergangene Politikauswirkungen, um neue Richtlinien zu informieren.
• Bildungseinrichtungen nutzen aktives Lernen, um E-Learning-Lehrpläne zu erstellen, Webinare zu organisieren und sofortiges Feedback zu geben, um Lernumgebungen zu verbessern und administrative Aufgaben zu vereinfachen.
• Einzelhandels- und Fertigungsunternehmen wenden aktives Lernen an, um Lieferkettendaten zu kennzeichnen, die Nachfrage vorherzusagen und die Qualitätskontrolle zu verbessern. Dies ermöglicht optimierte Lagerhaltung, reduzierte Verschwendung und erhöhte Kundenzufriedenheit.

Wie wählt man die besten aktiven Lernwerkzeuge aus?

Die Auswahl des richtigen aktiven Lernwerkzeugs für Ihr Projekt erfordert eine sorgfältige Abwägung mehrerer unten aufgeführter Faktoren. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Daten- und maschinellen Lernteams einbeziehen, um eine fundierte, effiziente Entscheidung zu treffen.

1. Ziele und Anforderungen definieren: Diese Werkzeuge sind nur dann von Vorteil, wenn ein klares Verständnis der Geschäftsdaten und der Bedürfnisse der Datenwissenschaftler besteht. Identifizieren Sie den spezifischen Anwendungsfall (z.B. Bildklassifizierung, NLP oder Anomalieerkennung) und stellen Sie sicher, dass das Werkzeug mit Ihren Datentypen und der Aufgabenkomplexität übereinstimmt.

2. Wichtige Funktionen identifizieren:

• Modellkompatibilität: Stellen Sie sicher, dass das Werkzeug gut mit Ihren bestehenden ML-Frameworks integriert ist.
• Stichprobenstrategien: Suchen Sie nach gängigen Methoden wie Unsicherheitsstichproben, Abfrage durch Komitee und auf Meinungsverschiedenheiten basierende Stichproben.
• Skalierbarkeit: Das Werkzeug muss große Datensätze und wachsende Komplexität bewältigen können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
• Benutzerfreundlichkeit: Berücksichtigen Sie, wie schnell Ihr Team die Software beherrschen kann.
• Unterstützung und Dokumentation: Überprüfen Sie, ob es umfassende Tutorials, Foren und reaktionsschnellen Support gibt, um Ihr Team zu unterstützen.

3. Kosten und Lizenzierung berücksichtigen: Überprüfen Sie Preismodelle und Testoptionen. Berücksichtigen Sie das Gleichgewicht zwischen Kosten, Funktionen und Skalierbarkeit, während Sie innerhalb Ihres Budgets bleiben.

4. Testen und vergleichen: Verwenden Sie Demos, um Funktionen zu testen, die Leistung auf Ihren Datensätzen zu benchmarken und Benutzerbewertungen für zusätzliche Einblicke zu lesen.

5. Einen Pilotversuch durchführen: Nachdem Sie einen Anbieter ausgewählt haben, nehmen Sie eine maßgeschneiderte Demo, um die Software praktisch zu erleben. Dies hilft, einen reibungslosen Entscheidungsprozess zu gewährleisten.

6. Nach der Implementierung überprüfen: Abonnieren Sie den besten Plan für Ihr Unternehmen und führen Sie nach der Implementierung Qualitätstests mit Ihren Daten durch. Stellen Sie sicher, dass die Plattform Skalierbarkeit, Effizienz und rollenbasierten Zugriff beibehält. Langfristig bewerten Sie die Gesamtleistung und den ROI, um das Unternehmenswachstum zu verfolgen.

Wer nutzt aktive Lernwerkzeuge?

Nachfolgend sind einige Arten von Fachleuten aufgeführt, die aktive Lernsoftware verwenden können.

• IT-Administratoren nutzen aktive Lernwerkzeuge, um die Dateninfrastruktur für sicheres und effizientes Modelltraining und -bereitstellung zu optimieren. Durch die Analyse von Benutzerverhaltensmustern können sie Sicherheitsbedrohungen effektiver erkennen und darauf reagieren.
• Datenwissenschaftler wenden aktives Lernen an, um die Modellgenauigkeit und Entwicklungsgeschwindigkeit zu verbessern, indem sie sich auf unsichere Datenpunkte konzentrieren, die Kennzeichnungskosten senken und die informativsten Daten für das Training verfeinern.
• Aktives Lernen hilft Datenanalysten bei der Automatisierung der Datenexploration, indem sie sich auf markierte Datenpunkte konzentrieren, die für die Entscheidungsfindung entscheidend sind. Dieser Ansatz beschleunigt die Analyse, verbessert die Genauigkeit und reduziert den Bedarf an manueller Sortierung.

Wichtige Teams, die von aktivem Lernen profitieren:

• Maschinelle Lernteams überwachen den gesamten ML-Modellzyklus und entwickeln Prognosestrategien. Aktive Lernwerkzeuge verbessern die Datenqualität und Skalierbarkeit und verbessern die Prognoseergebnisse. Sie erkunden auch neue Techniken, benchmarken Algorithmen und integrieren aktives Lernen in bestehende Pipelines.
• Datenoperationsteams gewährleisten die Datenqualität und überwachen die Modellleistung, um eine Verschlechterung zu verhindern. Sie nutzen aktives Lernen, um Erkenntnisse aus Kundenfeedback zu gewinnen und arbeiten abteilungsübergreifend zusammen, um die Kundenbindung zu verbessern und Produktverbesserungen voranzutreiben.

Trends bei aktiven Lernwerkzeugen

Derzeit wächst der Bedarf an hochagilen ML-Algorithmen, die große Datenmengen verwalten und speichern können, rasant. So können aktive Lernwerkzeuge zu diesem Trend beitragen.

• Alternative zur Datenspeicherung: Aktives Datenarchivieren hat sich als intelligentere Datenmanagementlösung herausgestellt. Der Benutzer kann inaktive oder weniger häufig verwendete Daten in günstigere Speichersysteme verschieben. Dies kann Benutzern helfen, qualitativ hochwertige Daten leicht zugänglich zu machen und die Datenspeicherkosten zu senken. Die besten aktiven Lernwerkzeuge können auch helfen, Dateninhalte zu verwalten und abzurufen, wodurch Investitionen in Datenlager und Datenbankverwaltungssysteme gespart werden können.
• KI/MLOps zur Automatisierung des Speichersystemmanagements: KI und MLOps vereinfachen die Datenspeicherung und den Abruf, indem sie Softwarebibliotheken verwenden und den Zugriff automatisieren, sodass Modelle einfacher mit Daten arbeiten können. Durch die Nutzung leistungsstarker prädiktiver Analysetechniken können diese Werkzeuge potenzielle Probleme wie Speicherfehler, Datenlecks und Systemausfälle erkennen und gespeicherte Daten sicher halten.

Recherchiert und geschrieben von Michael Pigott

Überprüft und bearbeitet von Jigmee Bhutia