Aufbau von Anwendungen mit maschinellem Lernen

Teil I. Finde den richtigen ML-Ansatz

Die meisten Personen oder Unternehmen auf haben eine gute Vorstellung davon, welche Probleme sie lösen wollen - z. B. die Vorhersage, welche Kunden eine Online-Plattform verlassen werden, oder der Bau einer Drohne, die einem Nutzer beim Skifahren auf einem Berg folgt. Ebenso können die meisten Menschen schnell lernen, wie man ein Modell trainiert, um Kunden zu klassifizieren oder Objekte in einem Datensatz mit angemessener Genauigkeit zu erkennen.

Was jedoch viel seltener ist, ist die Fähigkeit, ein Problem anzunehmen, abzuschätzen, wie es am besten zu lösen ist, einen Plan zu erstellen, um es mit ML anzugehen, und diesen Plan selbstbewusst umzusetzen. Diese Fähigkeit muss man sich oft erst durch Erfahrung aneignen, nachdem man mehrere übermäßig ehrgeizige Projekte durchgeführt und Fristen verpasst hat.

Für ein bestimmtes Produkt gibt es viele mögliche ML-Lösungen. In Abbildung I-1 siehst du auf der linken Seite ein Mock-up eines potenziellen Schreibassistenten mit Vorschlägen und einer Möglichkeit für den Nutzer, Feedback zu geben. Auf der rechten Seite des Bildes siehst du ein Diagramm eines möglichen ML-Ansatzes, um solche Empfehlungen zu geben.

Abbildung I-1. Vom Produkt zum ML

Dieser Abschnitt befasst sich zunächst mit den verschiedenen möglichen Ansätzen und den Methoden, mit denen man sich für einen von ihnen entscheiden kann. Anschließend ...