{"id":2873,"date":"2020-03-20T16:33:49","date_gmt":"2020-03-20T21:33:49","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2873"},"modified":"2024-05-20T07:38:34","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:34","slug":"checkliste-fur-den-start-eines-projekts-zum-maschinellen-lernen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/","title":{"rendered":"10 Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie ein Machine Learning-Projekt starten"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#10_Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\" >10 Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie ein Machine Learning-Projekt starten<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\" >10 Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie ein Machine Learning-Projekt starten<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#1_What_is_the_core_problem_and_focus_of_the_project\" >1) Was ist das Kernproblem und der Schwerpunkt des Projekts?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#2_What_metrics_will_be_used_to_gauge_success_of_the_project_and_at_what_thresholds\" >2) Anhand welcher Kennzahlen soll der Erfolg des Projekts gemessen werden, und ab welchem Schwellenwert\/welchen Schwellenwerten?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#3_How_much_data_do_we_have_to_start_with\" >3) Mit wie vielen Daten k\u00f6nnen wir beginnen?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#4_How_much_data_can_be_labeled_before_the_project_begins_and_how_much_can_you_generate_per_month\" >4) Wie viele Daten k\u00f6nnen vor Beginn des Projekts beschriftet werden und wie viele k\u00f6nnen Sie pro Monat generieren?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#5_How_much_subjectivity_is_involved_in_the_labeling_by_the_human_annotators\" >5) Wie viel Subjektivit\u00e4t steckt in der Beschriftung durch die menschlichen Annotatoren?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#6_What_metadata_will_be_available_for_each_document\" >6) Welche Metadaten werden f\u00fcr jedes Dokument verf\u00fcgbar sein?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#7_Is_it_possible_to_get_access_to_lists_of_entities_that_we_will_encounter\" >7) Ist es m\u00f6glich, Zugang zu Listen von Einrichtungen zu erhalten, denen wir begegnen werden?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#8_Is_there_anything_we_can_do_to_help_speed_up_the_data_gatheringlabeling_process\" >8) Gibt es irgendetwas, was wir tun k\u00f6nnen, um den Prozess der Datenerfassung\/Beschriftung zu beschleunigen?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#9_Is_there_any_existing_unlabeled_data_from_the_same_domain_or_any_existing_labeled_data_thats_unsemi-related_to_the_pilot_prediction_task\" >9) Gibt es irgendwelche vorhandenen unbeschrifteten Daten aus demselben Bereich oder irgendwelche vorhandenen beschrifteten Daten, die mit der Aufgabe der Pilotvorhersage nicht\/kaum verwandt sind?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#10_Is_there_any_known_database_of_the_domain_specific_text_that_share_similar_vocabulary_and_entities\" >10) Gibt es eine bekannte Datenbank f\u00fcr den dom\u00e4nenspezifischen Text, die ein \u00e4hnliches Vokabular (und \u00e4hnliche Entit\u00e4ten) enth\u00e4lt?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>10 Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie ein Machine Learning-Projekt starten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    \u00dcber 80% der Data-Science-Projekte schaffen es nicht, \u00fcber die Tests hinaus in die Produktion zu gehen. Wenn jeder ein Projekt zum maschinellen Lernen startet, was l\u00e4uft dann schief? Zweifellos steigern ML-L\u00f6sungen die Effizienz derjenigen, die gro\u00dfe Datenmengen sammeln oder analysieren m\u00fcssen. Aber oft h\u00e4lt uns der bedrohliche Gedanke, wie ein solches Projekt zu implementieren ist, davon ab.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>Wie geht man also an eine solche Aufgabe heran? Auf die gleiche Weise, wie man einen Elefanten essen w\u00fcrde - Bissen f\u00fcr Bissen. Durch meine Erfahrung als Leiter meines Teams beim Aufbau einer Standard-KI-Plattform (<a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/\">Skim AI Chrome-Symbolleiste<\/a>) und benutzerdefinierten L\u00f6sungen habe ich die 10 Fragen identifiziert, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie ein maschinelles Lernprojekt starten. Mit der Beantwortung dieser 10 Fragen erhalten Sie eine klare Grundlage f\u00fcr die Herangehensweise an das Projekt.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>10 Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie ein Machine Learning-Projekt starten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_What_is_the_core_problem_and_focus_of_the_project\"><\/span>1) Was ist das Kernproblem und der Schwerpunkt des Projekts?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>      \n    <p>Es gibt mehrere g\u00fcltige Antworten auf diese Frage, also lassen Sie uns diese aufschl\u00fcsseln. Bestimmen Sie zun\u00e4chst das allgemeine Ziel: M\u00fcssen Sie Informationen extrahieren oder klassifizieren?\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Legen Sie dann fest, auf welcher Detailebene dies geschehen soll. Soll das Modell beispielsweise eine Analyse auf Satzebene oder auf der Ebene des gesamten Dokuments durchf\u00fchren. Oder ben\u00f6tigen Sie etwas Spezielles, wie z. B. eine Untergruppe von S\u00e4tzen in einem Absatz, die sich m\u00f6glicherweise nicht ideal mit hoher Genauigkeit implementieren l\u00e4sst?<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_What_metrics_will_be_used_to_gauge_success_of_the_project_and_at_what_thresholds\"><\/span>2) Anhand welcher Kennzahlen soll der Erfolg des Projekts gemessen werden, und ab welchem Schwellenwert\/welchen Schwellenwerten?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Bestimmen Sie die gew\u00fcnschten quantitativen Ergebnisse. Vielleicht m\u00f6chten Sie die Menge der Daten, die mit automatischer Datenextraktion klassifiziert werden, erh\u00f6hen. In diesem Fall m\u00fcssen Sie angeben, um wie viel. Vielleicht m\u00f6chten Sie auch die Datenmenge erh\u00f6hen, die Sie gemeinsam als Unternehmen kennzeichnen oder eine Vorhersage mit einem bestimmten Genauigkeitsgrad treffen k\u00f6nnen. Was auch immer das Ziel ist, machen Sie es klar und legen Sie messbare Kennzahlen fest.<\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_How_much_data_do_we_have_to_start_with\"><\/span>3) Mit wie vielen Daten k\u00f6nnen wir beginnen?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>     \n    <p>Idealerweise sollten Sie mit zwei- bis f\u00fcnftausend Datenpunkten beginnen, um <em>jede<\/em> Klassifizierungskategorie. Es ist von Vorteil, weitere f\u00fcnfzig- bis hunderttausend unmarkierte Rohtexte, Artikel oder \u00c4hnliches als Schicht in Ihrem Modell zu verwenden. Wenn Sie einen Sentiment-Klassifikator oder einen anderen Klassifikator f\u00fcr die Erw\u00e4hnung eines Produkts in Nachrichtendaten erstellen m\u00f6chten, w\u00e4re es immer noch gut, einige hunderttausend Nachrichten zu haben, in denen Produkte und die Branche, f\u00fcr die Sie das Modell erstellen, erw\u00e4hnt werden, selbst wenn diese Artikel nicht gekennzeichnet sind. <\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_How_much_data_can_be_labeled_before_the_project_begins_and_how_much_can_you_generate_per_month\"><\/span>4) Wie viele Daten k\u00f6nnen vor Beginn des Projekts beschriftet werden und wie viele k\u00f6nnen Sie pro Monat generieren?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>     \n    <p>Wie in Frage 3 erw\u00e4hnt, sind mindestens 5.000 Datenpunkte pro Kategorie erforderlich, um ein Modell zu entwickeln, das Ergebnisse liefert, die der menschlichen Genauigkeit nahe kommen. Um einen realistischen Zeitplan zu erstellen, sollten Sie \u00fcberlegen, wie lange es dauern w\u00fcrde, diesen ersten Satz manuell zu beschriften.<\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_How_much_subjectivity_is_involved_in_the_labeling_by_the_human_annotators\"><\/span>5) Wie viel Subjektivit\u00e4t steckt in der Beschriftung durch die menschlichen Annotatoren?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>      \n    <p style=\"text-align: center;\">Zur Methodik:<\/code><\/pre>\n<p>Manchmal muss man sein System vereinfachen, um ein n\u00fctzliches Modell f\u00fcr maschinelles Lernen zu entwickeln. Der Grund daf\u00fcr ist oft, dass Sie einfach nicht genug Daten haben, um ein Modell mit menschlicher Genauigkeit zu erstellen, das zwischen Kategorien unterscheiden kann.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Ist Ihre Methodik f\u00fcr einen Menschen leicht zu verstehen? Sind Ihre Klassifizierungskategorien klar abgegrenzt und gibt es Unterschiede im Vokabular zwischen den Kategorien, oder ist die Unterscheidung aufgrund von Subjektivit\u00e4t und der Unf\u00e4higkeit, Regeln mit Sicherheit zu definieren, schwierig.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Wenn ein Mensch nicht in der Lage ist, innerhalb von ein oder zwei Sekunden eine Entscheidung zu treffen, wird eine Maschine ein Problem haben. Einige Teams schaffen Abhilfe, indem sie eine \"gemischte\" Klassifizierungskategorie erstellen und die Kategorie zur \u00dcberpr\u00fcfung durch einen Analysten kennzeichnen, so wie ein Tesla den Fahrer auffordert, das Lenkrad zu \u00fcbernehmen, wenn er nicht wei\u00df, was er in einer verwirrenden Situation tun soll.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_What_metadata_will_be_available_for_each_document\"><\/span>6) Welche Metadaten werden f\u00fcr jedes Dokument verf\u00fcgbar sein?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Es ist hilfreich, die Informationen zu bestimmen, die Sie von jedem Dokument in Ihrer Datenbank sammeln k\u00f6nnen. Dazu geh\u00f6ren z. B. Autor, Datum, Uhrzeit, Zeitungsabschnitt, Ort, Quelle, Kategorie oder beteiligte Stellen (neben vielen anderen Dingen). <\/p>      \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Is_it_possible_to_get_access_to_lists_of_entities_that_we_will_encounter\"><\/span>7) Ist es m\u00f6glich, Zugang zu Listen von Einrichtungen zu erhalten, denen wir begegnen werden?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>       \n    <p>Bei den meisten Datenextraktionsprojekten sollen die Entit\u00e4ten (Personen, Orte und Dinge) in einem Textst\u00fcck einfach extrahiert werden. Viele Unternehmen m\u00f6chten diese Daten einem bestimmten Kunden zuordnen oder einem Endbenutzer (wahrscheinlich einem Kunden) Analysen auf Entit\u00e4tsebene anzeigen. Wenn Sie eine Entit\u00e4t im Text mit einer in Ihrer Datenbank abgleichen m\u00fcssen, ist es hilfreich, die gew\u00fcnschten \u00dcbereinstimmungen schriftlich festzuhalten.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Wenn Sie bereits Entit\u00e4ten im Text beschriftet haben, wird die Erstellung eines Modells zur Extraktion von Entit\u00e4ten aus neuem Text au\u00dferdem mit hoher Genauigkeit funktionieren. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn das Ziel darin besteht, alle Variationen einer einzigen, einheitlichen Entit\u00e4t zu kennzeichnen (z. B. die Zuordnung von \"Facebook\", \"WhatsApp\" und \"Instagram\" zu ihrem gemeinsamen Aktiensymbol \"FB\"). Die Erstellung einer Masterliste von Entit\u00e4ten ist auch dann hilfreich, wenn Sie eine Entit\u00e4t, die in einem Text erw\u00e4hnt wird, auf verschiedene Weise finden und dann in einer kundenorientierten Oberfl\u00e4che wie einem BI-Dashboard anzeigen m\u00fcssen.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Is_there_anything_we_can_do_to_help_speed_up_the_data_gatheringlabeling_process\"><\/span>8) Gibt es irgendetwas, was wir tun k\u00f6nnen, um den Prozess der Datenerfassung\/Beschriftung zu beschleunigen?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Daten sind ein Wettbewerbsvorteil, der es Ihnen erm\u00f6glicht, Modelle zu erstellen. Sie sollten in Erw\u00e4gung ziehen, diese F\u00e4higkeit intern oder in einer ausgelagerten Kapazit\u00e4t aufzubauen, um Ihre zuk\u00fcnftigen Projekte zu erm\u00f6glichen.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Wenn Sie kein eigenes Team haben, k\u00f6nnen Sie Ihre Datenerfassung an Unternehmen in Indien oder Osteuropa auslagern. Sie haben sehr wettbewerbsf\u00e4hige Tarife, die zwischen 500 und 1000 pro Monat f\u00fcr einen Datenerfasser liegen sollten, je nachdem, wie ausgefeilt Ihr Etikettierungssystem ist.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Is_there_any_existing_unlabeled_data_from_the_same_domain_or_any_existing_labeled_data_thats_unsemi-related_to_the_pilot_prediction_task\"><\/span>9) Gibt es irgendwelche vorhandenen unbeschrifteten Daten aus demselben Bereich oder irgendwelche vorhandenen beschrifteten Daten, die mit der Aufgabe der Pilotvorhersage nicht\/kaum verwandt sind?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Gibt es z. B. noch viele Daten, die in der Datenbank gespeichert sind, f\u00fcr dieses spezielle Problem oder f\u00fcr andere dom\u00e4nenspezifische Dokumente, f\u00fcr die wir in Zukunft Modelle erstellen werden, zu beschriften?<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Wenn ja, k\u00f6nnen Sie verschiedene Sprachmodelle erstellen oder anpassen, um die Leistung der meisten L\u00f6sungen zu steigern. Denn auch unetikettierte Daten sind f\u00fcr Modelle des maschinellen Lernens hilfreich, um aus den Beziehungen, die bereits im unetikettierten Text bestehen, eine Bedeutung zu extrahieren.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Is_there_any_known_database_of_the_domain_specific_text_that_share_similar_vocabulary_and_entities\"><\/span>10) Gibt es eine bekannte Datenbank f\u00fcr den dom\u00e4nenspezifischen Text, die ein \u00e4hnliches Vokabular (und \u00e4hnliche Entit\u00e4ten) enth\u00e4lt?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Aus demselben Grund wie oben erw\u00e4hnt sind dom\u00e4nenspezifische Daten f\u00fcr ML\/NLP sehr n\u00fctzlich. Oft hat jemand oder ein Datenanbieter das, was Sie f\u00fcr den Anfang brauchen, manchmal sogar kostenlos. Viele Forschungsprojekte sind bereit, ihre Datens\u00e4tze zur Verf\u00fcgung zu stellen, oft f\u00fcr nichtkommerzielle Zwecke. Schreiben Sie ihnen einfach eine E-Mail. Erkundigen Sie sich, wie hoch die Kosten f\u00fcr den Zugang sind und ob es APIs gibt.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Google, Facebook, Regierungen, Anbieter von Marktdaten, Forschungsprojekte und andere k\u00f6nnen Ihnen dabei helfen, Ihren ersten Datensatz mit Daten zu f\u00fcllen, die sie der Gemeinschaft zur Verf\u00fcgung stellen. Oftmals k\u00f6nnen Sie mit einem so gro\u00dfen Datensatz mehr aus Ihren Modellen herausholen, selbst wenn Sie selbst \u00fcber weniger gekennzeichnete Daten verf\u00fcgen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>10 Questions to Ask Before Starting a Machine Learning Project Over 80% of data science projects fail to go beyond testing and into production. If everyone is starting a machine learning project, where is it going wrong? 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