{"id":4902,"date":"2022-12-21T17:39:41","date_gmt":"2022-12-21T22:39:41","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4902"},"modified":"2024-04-29T17:27:39","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:39","slug":"tipps-fur-die-leitung-eines-projekts-zum-maschinellen-lernen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/","title":{"rendered":"Tipps f\u00fcr die Leitung eines Projekts zum maschinellen Lernen"},"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\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#6_Tips_For_Leading_a_Machine_Learning_Project\" >6 Tipps f\u00fcr die Leitung eines Projekts zum maschinellen Lernen<\/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\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#1_Define_Goals_and_Specify_Project_Requirements\" >1. Ziele definieren und Projektanforderungen spezifizieren<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#2_Create_A_Checklist_Before_Starting_Your_ML_Project\" >2. Erstellen Sie eine Checkliste, bevor Sie Ihr ML-Projekt beginnen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#3_Plan_and_Define_the_Iterative_Process\" >3. Planen und Definieren des iterativen Prozesses<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#4_Gather_Historical_Data_From_Existing_Systems\" >4. Sammeln Sie historische Daten aus bestehenden Systemen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#5_Ensure_Access_to_Necessary_Data\" >5. Sicherstellung des Zugangs zu den erforderlichen Daten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#6_Evaluate_and_Obtain_the_Right_Tech_Stack\" >6. Evaluierung und Beschaffung des richtigen technischen Stapels<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#How_Can_Skim_AI_Help\" >Wie kann Skim AI helfen?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Tips_For_Leading_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>6 Tipps f\u00fcr die Leitung eines Projekts zum maschinellen Lernen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/221209-4_Tips-For-Leading-a-Machine-Learning-Projec-1200x628-1.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Maschinelles Lernen und Deep Learning sind nicht mehr nur Hype und Schlagworte. Die einstige Pioniertechnologie hat sich zu einer entscheidenden Komponente des Technologie-Stacks von Unternehmen und Start-ups entwickelt; dies hat die Softwareentwicklung ver\u00e4ndert. Da maschinelles Lernen (ML) mit Entscheidungsprozessen in Unternehmen verflochten ist, m\u00f6chten wir deutlich machen, dass der ML-Technologie-Stack ein Prozess und nicht nur ein statisches St\u00fcck Software ist.<\/p>\n<p>L\u00f6sungen f\u00fcr maschinelles Lernen h\u00e4ngen von der Verf\u00fcgbarkeit und der Menge der richtigen Daten ab, was die Art und Weise ver\u00e4ndert, wie wir \u00fcber den Aufbau, die Wartung und die Verbesserung der Infrastruktur denken. Der Aufbau von Machine-Learning-L\u00f6sungen ist aufgrund dieser Faktoren nicht einfach. Datenwissenschaftler, Softwareentwickler und DevOps-Ingenieure m\u00fcssen in mehreren Bereichen zusammenarbeiten, um eine n\u00fctzliche L\u00f6sung zu entwickeln. In diesem Artikel werden 6 Best Practices vorgestellt, die jedes Unternehmen, das ein Machine-Learning-Projekt leitet, befolgen sollte.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Define_Goals_and_Specify_Project_Requirements\"><\/span>1. Ziele definieren und Projektanforderungen spezifizieren<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ein konkretes Ziel zu definieren ist nicht so einfach, wie es klingt. Es gibt eine Vielzahl von Ans\u00e4tzen zur L\u00f6sung eines Problems, und es ist nicht immer klar, welcher davon der beste ist. Es kann verlockend sein, weniger Zeit mit der klaren Definition von Zielen zu verbringen, aber schlecht definierte Ziele f\u00fchren dazu, dass Projekte entgleisen, da das Team, das die L\u00f6sung erstellt, nicht wei\u00df, was es priorisieren soll, und sich m\u00f6glicherweise im Testen verschiedener Modelle verliert, was die Projektdynamik, die Wahrscheinlichkeit des Projektstarts und die Kapitalrendite (ROI) durch endlose Entwicklung zerst\u00f6rt. <\/p>\n<p>Klar definierte Ziele und Priorit\u00e4ten sind f\u00fcr die Verwaltung der Ziele des maschinellen Lernens in Ihrem Unternehmen unerl\u00e4sslich. H\u00e4ufig wird der Zeitplan aufgrund eines st\u00e4ndig wachsenden Umfangs und fehlender Bewertungskriterien \u00fcberzogen. Beides kann dazu f\u00fchren, dass Sie sich nicht mehr auf die L\u00f6sungen konzentrieren, die einen ROI haben und die Ziele Ihres Unternehmens erf\u00fcllen. Von Beginn des Projekts an sollten alle Beteiligten auf dasselbe Ziel hinarbeiten.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Create_A_Checklist_Before_Starting_Your_ML_Project\"><\/span>2. Erstellen Sie eine Checkliste, bevor Sie Ihr ML-Projekt beginnen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sie sollten eine solide Vorstellung davon haben, wie Ihr Fortschritt aussehen wird, noch bevor Sie die erste Zeile Code schreiben. Denken Sie \u00fcber die folgenden Fragen nach, bevor Sie Ihr ML-Projekt beginnen:<\/p>\n<p>Was will Ihr ML-Projekt erreichen?<br \/>\nHaben Sie die richtigen Daten?<br \/>\nWie wird die Leistung des Modells bewertet?<br \/>\nMuss das Modell leichtgewichtig sein und auf dem Rechner eines Benutzers oder auf dem Server des Unternehmens laufen?<br \/>\nKann das Modell die Daten im Voraus verarbeiten oder ben\u00f6tigen Sie ein leichtgewichtiges Modell, das in Echtzeit ausgef\u00fchrt werden kann?<br \/>\nIst die notwendige Infrastruktur vorhanden?<br \/>\nIst die zus\u00e4tzliche Leistung gr\u00f6\u00dferer Modelle und mehr GPUs tats\u00e4chlich wichtig f\u00fcr den Anwendungsfall oder lohnt sich der ROI?<br \/>\nWas sind die Voraussetzungen f\u00fcr den Einsatz?<br \/>\nIst Erkl\u00e4rbarkeit notwendig?<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Plan_and_Define_the_Iterative_Process\"><\/span>3. Planen und Definieren des iterativen Prozesses<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Auch wenn das erste Modell in der Produktion eingesetzt wird, ist Ihre Arbeit noch nicht abgeschlossen. Der Schl\u00fcssel zur erfolgreichen Implementierung von maschinellem Lernen liegt darin, klein anzufangen, ein MVP mit den vorhandenen Daten zum Laufen zu bringen und die L\u00f6sung einem Benchmarking zu unterziehen, um zu sehen, ob die Genauigkeit des Modells mit der menschlichen Leistung vergleichbar ist oder sein kann. Danach kann man beurteilen, ob sich weitere Iterationen lohnen, indem man in mehr und bessere Daten investiert und m\u00f6glicherweise Randf\u00e4lle, f\u00fcr die es nicht gen\u00fcgend Daten gibt, mit Nicht-ML-Techniken l\u00f6st.<\/p>\n<p>Wiederholen Sie das Verfahren f\u00fcr jede neue L\u00f6sung und nehmen Sie vor der n\u00e4chsten Iteration \u00c4nderungen vor. Die Unternehmensziele \u00e4ndern sich fast immer. Die zugrunde liegende Technologie, Forschung, Methoden und Hardware f\u00fcr rechenintensive L\u00f6sungen entwickeln sich weiter. All dies kann dazu f\u00fchren, dass Sie Ihr Modell feinabstimmen oder optimieren m\u00fcssen, um es an ver\u00e4nderte Bedingungen in der Welt oder der Branche, in der Sie t\u00e4tig sind, an die Daten, mit denen Sie arbeiten, an neue F\u00e4higkeiten oder an ganz neue Systeme anzupassen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Gather_Historical_Data_From_Existing_Systems\"><\/span>4. Sammeln Sie historische Daten aus bestehenden Systemen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Manchmal sind die Anforderungen nicht sehr offensichtlich, was es schwierig macht, das richtige Ziel sofort zu erkennen. Bei der Integration von maschinellem Lernen in Altsysteme ist dies h\u00e4ufig der Fall. Sammeln Sie so viele Informationen \u00fcber das aktuelle System wie m\u00f6glich, bevor Sie sich mit den Besonderheiten Ihrer Anwendung und der Funktion des maschinellen Lernens befassen. <\/p>\n<p>Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie die gestellte Aufgabe mit Hilfe historischer Daten bew\u00e4ltigen. Au\u00dferdem k\u00f6nnen diese Daten sofort auf Bereiche hinweisen, die optimiert werden m\u00fcssen, und die optimale Vorgehensweise vorgeben.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Ensure_Access_to_Necessary_Data\"><\/span>5. Sicherstellung des Zugangs zu den erforderlichen Daten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nachdem Sie das Thema verstanden haben, ben\u00f6tigen Sie einschl\u00e4gige Informationen. Es lohnt sich, diese zu sichten, denn die meisten Datenquellen sind kostenlos auf Websites wie <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\">Kaggle<\/a> und <a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/index.php\">UCI-Datens\u00e4tze<\/a>. Wenn Sie ein spezielles Problem haben, m\u00fcssen Sie m\u00f6glicherweise Ihre eigenen Daten sammeln, organisieren und speichern. Internet-Scraping und die manuelle Kategorisierung der gesammelten Daten sind zwei h\u00e4ufige Optionen. Wenn Sie die richtige Qualit\u00e4t und ausreichende Menge der ben\u00f6tigten Daten erhalten, k\u00f6nnen Sie n\u00fctzliche ML-L\u00f6sungen entwickeln, die nach den ersten Tests eher in die Produktion gelangen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Evaluate_and_Obtain_the_Right_Tech_Stack\"><\/span>6. Evaluierung und Beschaffung des richtigen technischen Stapels<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die ausgew\u00e4hlten ML-Modelle sollten nach der Auswahl manuell ausgef\u00fchrt werden, um ihre Genauigkeit zu \u00fcberpr\u00fcfen. Im Falle von personalisiertem E-Mail-Marketing sollten Sie beispielsweise Ihre Strategie anpassen und mehr Variablen testen, wenn die versendeten Werbe-E-Mails nicht mehr als Ihre Basis-Conversion-Rate generieren.<\/p>\n<p>Es ist notwendig, die beste Technologie nach erfolgreichen manuellen Tests auszuw\u00e4hlen. Data-Science-Teams sollten die M\u00f6glichkeit haben, aus verschiedenen Technologiepaketen zu w\u00e4hlen, um Experimente zu erm\u00f6glichen und das Technologiepaket auszuw\u00e4hlen, das ML einfacher macht. Benchmarking sollte f\u00fcr Geschwindigkeit, Stabilit\u00e4t, ROI, F\u00e4higkeit zur L\u00f6sung von Mitarbeiter-\/Kundenproblemen, k\u00fcnftige Anwendungsf\u00e4lle und Leistung auf dem Ger\u00e4t oder in der Cloud durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Can_Skim_AI_Help\"><\/span>Wie kann Skim AI helfen?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Modelle des maschinellen Lernens und des Deep Learning erfordern umfangreiches Fachwissen, Zugang zu qualitativ hochwertigen gekennzeichneten Daten und Rechenressourcen f\u00fcr das kontinuierliche Training und die Verbesserung von Modellen. Die Verbesserung von Modellen des maschinellen Lernens ist eine F\u00e4higkeit, die sich aus der methodischen Auseinandersetzung mit den Unzul\u00e4nglichkeiten der bestehenden Modelle unter den gegebenen Bedingungen entwickelt. Skim AI bietet hilfreiche L\u00f6sungen f\u00fcr Menschen auf allen Ebenen, von Studenten bis hin zu CEOs, die Sie dabei unterst\u00fctzen, das Rauschen zu durchbrechen, bessere Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, die z\u00e4hlen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>6 Tips For Leading a Machine Learning Project Machine Learning and Deep Learning are no longer just hype and buzzwords. The once frontier technology has evolved into a crucial component of the technology stack of enterprises and startups; this has transformed software development. 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