Einführung in AutoML

Automated Machine Learning (AutoML) nimmt die Herausforderung an, maschinelles Lernen zugänglicher zu machen, indem es den komplexen Prozess der Modellentwicklung vereinfacht. Mit Anwendungen in verschiedenen Branchen zielt AutoML darauf ab, es auch Personen ohne spezialisierte Kenntnisse zu ermöglichen, maschinelles Lernen effektiv zu nutzen. Der Artikel hebt die zunehmende Bedeutung und Verbreitung des maschinellen Lernens in verschiedenen Sektoren durch den Einsatz von Automated Machine Learning (AutoML) hervor.

Was ist die Hauptidee von AutoML?

AutoML beschleunigt die Erstellung und Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen. Diese Effizienz spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern ermöglicht es Experten auch, sich auf strategischere und innovativere Aspekte ihrer Projekte zu konzentrieren. Die potenziellen Auswirkungen von AutoML sind enorm, da es durch schnellere und genauere Entscheidungsfindungsprozesse Fortschritte in verschiedenen Branchen – vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zum Einzelhandel und der Fertigung – ermöglichen kann. Letztendlich hat AutoML das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen, zu verändern, Innovationen zu fördern und Ergebnisse auf globaler Ebene zu verbessern.

Wie funktioniert AutoML?

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ist eine Technologie zur Automatisierung des gesamten Prozesses der Anwendung des maschinellen Lernens auf reale Probleme. Ihr Ziel ist es, das maschinelle Lernen für Laien zugänglich zu machen und die Effizienz von Experten zu verbessern, indem sie sich wiederholende Aufgaben wie die Datenvorverarbeitung, die Featurisierung, die Auswahl von Algorithmen, die Abstimmung von Hyperparametern, die Ensemble-Modellierung und MLOps automatisiert. Es gibt eine Reihe von Werkzeugen und Software, die diese Prozesse automatisieren. Einige bemerkenswerte Beispiele sind Auto Sklearn, Auto-PyTorch, AutoKeras, Google AutoML und H2O.ai, um nur einige zu nennen. Das Ziel dieses Artikels ist es, einen Überblick über diese Schlüsselkomponenten von AutoML zu geben und Beispiele für reale Fälle zu nennen.

Datenvorverarbeitung

Die Datenvorverarbeitung ist eine entscheidende Phase im Workflow des maschinellen Lernens. Dabei werden Rohdaten in ein sauberes und nutzbares Format umgewandelt, was die Leistung von Machine-Learning-Modellen erheblich beeinflusst. AutoML-Plattformen automatisieren viele Aspekte des Machine-Learning-Prozesses, einschließlich der Datenvorverarbeitung. So geht AutoML typischerweise mit wichtigen Vorverarbeitungsaufgaben um:

1.  Umgang mit fehlenden Werten:

• Imputation: AutoML-Tools können fehlende Werte automatisch durch Techniken wie Mittelwert-, Median- oder Modus-Imputation oder fortgeschrittenere Methoden wie K-nearest Neighbors (KNN) Imputation auffüllen.
• Löschen: In einigen Fällen kann AutoML Zeilen oder Spalten mit einem hohen Prozentsatz fehlender Werte entfernen.

2. Skalierung von Merkmalen:

• Normalisierung: AutoML kann Merkmale auf einen Bereich (normalerweise [0, 1]) normalisieren, was für Algorithmen nützlich ist, die normalisierte Daten erfordern.
• Standardisierung: Es kann auch Merkmale standardisieren, sodass diese einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben, was für Algorithmen wie SVM und logistische Regression wichtig ist.

3. Kodierung von Variablen:

• Label Encoding: AutoML kann kategorische Variablen in numerische Werte umwandeln, indem jeder Kategorie eine eindeutige Ganzzahl zugewiesen wird.
• One-Hot Encoding: Es kann auch binäre Spalten für jede Kategorie erstellen, was für Algorithmen nützlich ist, die keine kategorialen Daten direkt verarbeiten können.

In der Praxis gibt es viele Instrumente zur Implementierung dieses Schritts. Ein Beispiel dafür ist das YData Profiling-Paket, das sich großer Beliebtheit erfreut. Es wird in AutoML verwendet, um die Datenvorverarbeitungsphase zu unterstützen, indem es detaillierte Einblicke in den Datensatz vor Beginn des Modelltrainings bietet. Durch die Automatisierung dieser Vorverarbeitungsschritte erleichtert AutoML es den Nutzern, robuste Machine-Learning-Modelle zu erstellen, ohne tiefes Fachwissen in Data Science zu benötigen. Dies spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass bewährte Verfahren konsequent angewendet werden.

Merkmalserstellung 

AutoML automatisiert die Extraktion nützlicher Merkmale aus Rohdaten durch einen Prozess, der als Merkmalserstellung (Featurization) bekannt ist. Dabei werden mehrere wichtige Schritte durchgeführt, um Rohdaten in ein Format zu transformieren, das von Machine-Learning-Modellen effektiv genutzt werden kann:

1. Daten-Skalierung und Normalisierung:
   AutoML wendet Skalierungs- und Normalisierungstechniken an, um sicherzustellen, dass die Merkmale auf einer vergleichbaren Skala liegen. Dies ist entscheidend für Algorithmen, die empfindlich auf die Skalierung der Eingabedaten reagieren.
2. Umgang mit fehlenden Werten:
   AutoML erkennt und behebt fehlende Werte durch Imputationsmethoden, z. B. durch das Auffüllen von Lücken mit dem Mittelwert, Median oder fortgeschritteneren Techniken.
3. Kodierung kategorialer Variablen:
   Kategoriale Daten werden in numerisches Format umgewandelt, indem Techniken wie One-Hot-Encoding oder Label-Encoding angewendet werden. Dies ermöglicht es Machine-Learning-Algorithmen, kategoriale Daten effektiv zu verarbeiten.
4. Merkmalsgenerierung:
   AutoML kann neue Merkmale aus bestehenden Daten erstellen. Zum Beispiel könnte es polynomiale Merkmale oder Interaktionsterms generieren, die Beziehungen zwischen Variablen erfassen.
5. Dimensionsreduktion:
   Techniken wie Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder Methoden zur Merkmalsauswahl werden verwendet, um die Anzahl der Merkmale zu reduzieren, während die wichtigsten Informationen beibehalten werden. Dies hilft, die Modellleistung zu verbessern und die Berechnungskomplexität zu verringern.
6. Text- und Bildverarbeitung:
   Für Textdaten kann AutoML Aufgaben wie Tokenisierung, Stemming und die Umwandlung von Text in numerische Vektoren mithilfe von Methoden wie TF-IDF oder Wort-Embedding durchführen. Für Bilddaten kann es Merkmale durch Convolutional Neural Networks (CNNs) oder andere Bildverarbeitungstechniken extrahieren.

Durch die Automatisierung dieser Schritte stellt AutoML sicher, dass die Daten gut für das Modelltraining vorbereitet sind, was den Bedarf an aufwändigem manuellen Feature Engineering reduziert und es Datenwissenschaftlern ermöglicht, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren.

Algorithmusauswahl

Im AutoML-Prozess beginnt die Auswahl geeigneter Algorithmen mit der Identifizierung des Typs des maschinellen Lernproblems, wie z. B. Klassifikation, Regression oder Clustering. Basierend darauf wählt AutoML eine Reihe von Kandidatenalgorithmen aus, die gut für die jeweilige Aufgabe geeignet sind. Bei einem Klassifikationsproblem könnten beispielsweise Algorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines (SVM) und neuronale Netze in Betracht gezogen werden.

Das System bereitet dann die Daten vor, um sicherzustellen, dass sie sauber und bereit für das Training sind. Mehrere Modelle werden mithilfe dieser Algorithmen trainiert, wobei häufig Kreuzvalidierung eingesetzt wird, um eine robuste Bewertung sicherzustellen. In dieser Phase werden auch die Hyperparameter abgestimmt, um die optimalen Einstellungen für jeden Algorithmus zu finden. Die Leistung jedes Modells wird anhand geeigneter Metriken bewertet, und Techniken wie Bagging, Boosting oder Stacking können angewendet werden, um die Genauigkeit weiter zu verbessern.

Schließlich wird das leistungsstärkste Modell oder ein Ensemble von Modellen basierend auf den Bewertungsmetriken ausgewählt und für den Einsatz bereitgestellt.

Hyperparameter-Optimierung

Im maschinellen Lernen ist ein Hyperparameter eine Einstellung, die vor Beginn des Lernprozesses festgelegt wird und das Verhalten des Trainingsalgorithmus steuert. Im Gegensatz zu Modellparametern, die während des Trainings aus den Daten gelernt werden, werden Hyperparameter vom Anwender festgelegt und können die Leistung des Modells erheblich beeinflussen. Die Hyperparameter-Optimierung ist ein wesentlicher Bestandteil von AutoML, da sie die Einstellungen optimiert, die den Lernprozess von Machine-Learning-Modellen steuern. So geht AutoML mit der Hyperparameter-Optimierung um:

1. Automatisierte Suche:
   AutoML-Plattformen verwenden verschiedene Algorithmen, um automatisch nach den besten Hyperparametern zu suchen. Techniken wie Grid Search, Random Search und fortschrittlichere Methoden wie die Bayes’sche Optimierung werden häufig eingesetzt.
2. Bayes’sche Optimierung:
   Diese Methode ist besonders in AutoML für die Hyperparameter-Optimierung beliebt. Sie verwendet ein probabilistisches Modell, um die Leistung verschiedener Hyperparametereinstellungen vorherzusagen und wählt iterativ die vielversprechendsten aus, um sie zu evaluieren.
3. Multi-Fidelity-Methoden:
   Diese Methoden bewerten Hyperparameter anhand günstigerer Annäherungen an die Zielfunktion, z. B. durch Training auf einem Teil der Daten oder über weniger Epochen. Dies ermöglicht schnellere Bewertungen und hilft, die besten Hyperparameter effizienter zu ermitteln.
4. Kombinierte Algorithmus- und Hyperparameter-Optimierung (CASH):
   AutoML-Systeme müssen oft nicht nur die besten Hyperparameter, sondern auch das beste Modell auswählen. CASH behandelt dies als ein einziges Optimierungsproblem, bei dem die Auswahl des Algorithmus und seiner Hyperparameter gemeinsam optimiert werden.
5. Skalierbarkeit:
   AutoML-Plattformen nutzen verteiltes Rechnen, um die Hyperparameter-Optimierung auf mehrere Maschinen zu skalieren. Dies beschleunigt den Prozess und ermöglicht die Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Modelle.

Ensemble-Modellierung

AutoML kombiniert mehrere Modelle zur Verbesserung der Genauigkeit durch eine Technik, die als Ensemble-Lernen bekannt ist. Dieser Ansatz nutzt die Stärken verschiedener Modelle, um ein robusteres und genaueres Vorhersagesystem zu schaffen. Hier sind einige zentrale Methoden, die AutoML verwendet, um Modelle zu kombinieren:

1. Bagging (Bootstrap Aggregating):
   AutoML trainiert mehrere Instanzen eines Basis-Modells auf verschiedenen Teilmengen der Daten und mittelt deren Vorhersagen. Dies reduziert die Varianz und trägt zur Schaffung eines stabileren und genaueren Modells bei.

2. Boosting:
   Diese Methode trainiert Modelle sequenziell, wobei jedes neue Modell darauf abzielt, die Fehler der vorherigen zu korrigieren. Durch die Integration dieser Modelle kann AutoML die Gesamtgenauigkeit erheblich verbessern und Vorurteile minimieren.
3. Stacking:
   AutoML verwendet Stacking, um mehrere Basis-Modelle zu trainieren und deren Vorhersagen mit einem Meta-Modell zu kombinieren. Das Meta-Modell lernt, die endgültige Vorhersage basierend auf den Ausgaben der Basis-Modelle zu treffen, und erfasst so die Stärken jedes einzelnen Modells.

4. Voting:
   Diese einfache Ensemble-Technik beinhaltet das Zusammenführen der Vorhersagen mehrerer Modelle durch Mehrheitsabstimmung bei Klassifikationsaufgaben oder Durchschnittsbildung bei Regressionsaufgaben. Dies hilft dabei, die Schwächen einzelner Modelle auszugleichen.

Deployment und Monitoring

MLOps (Machine Learning Operations) ist ein wesentlicher Bestandteil von AutoML und verbessert die Automatisierung und Effizienz des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus. Durch die Kombination der Prinzipien von DevOps mit Machine Learning stellt MLOps eine nahtlose Integration, kontinuierliche Bereitstellung und robuste Überwachung von ML-Modellen sicher. AutoML-Plattformen nutzen MLOps, um nicht nur die Modelltraining- und Auswahlprozesse zu automatisieren, sondern auch das Deployment, das Skalieren und die Wartung von Modellen in Produktionsumgebungen. Dies umfasst automatisierte Tests auf Modellgenauigkeit, Überwachung auf Modellabweichungen und das Management von Datenqualitätsproblemen. Durch die Integration von MLOps können AutoML-Systeme schnell auf neue Daten und sich entwickelnde Geschäftsanforderungen reagieren, wodurch sichergestellt wird, dass die Modelle im Laufe der Zeit genau und zuverlässig bleiben.

Beispiele aus der Praxis zur Nutzung von AutoML:

Fallstudie 1

California Design Den, ein Unternehmen für Heimtextilien, wollte seine Nachfrageprognose verbessern, um das Inventarmanagement zu optimieren und Engpässe sowie Überbestände zu reduzieren. Das Unternehmen musste die Nachfrage nach verschiedenen Produkten in unterschiedlichen Regionen und Jahreszeiten genau vorhersagen, was die Analyse eines großen und komplexen Datensatzes erforderte.

Lösung: California Design Den nutzte AutoML, um den Prozess der Nachfrageprognose zu automatisieren, und profitierte von dessen Fähigkeiten zur Datenvorverarbeitung, Modellwahl und Feinabstimmung der Hyperparameter.

Ergebnis: Durch den Einsatz von AutoML erreichte California Design Den genauere Nachfrageprognosen, was zu einem besseren Inventarmanagement führte. Dies führte zu einer Reduzierung von Engpässen und Überbeständen, was letztendlich die Kundenzufriedenheit verbesserte und die Kosten senkte.

Fallstudie 2

Zillow, ein Online-Immobilienmarktplatz, wollte die Genauigkeit seines Zestimate-Tools zur Vorhersage von Immobilienwerten verbessern, um zuverlässigere Bewertungen zu bieten. Das Unternehmen musste einen riesigen und vielfältigen Datensatz analysieren, einschließlich Immobilienmerkmalen, historischen Verkaufsdaten und Marktentwicklungen, um Immobilienwerte genau vorherzusagen.

Lösung: Zillow nutzte AutoML, um den Modellentwicklungsprozess zu automatisieren und profitierte von dessen Fähigkeiten zur Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering, Modellwahl und Feinabstimmung der Hyperparameter.

Ergebnis: Durch den Einsatz von AutoML verbesserte Zillow erheblich die Genauigkeit seines Zestimate-Tools, was zu zuverlässigeren Vorhersagen von Immobilienwerten führte. Dies erhöhte das Vertrauen der Nutzer und die Interaktion auf der Plattform und trieb letztendlich das Geschäftswachstum voran.

Fallstudie 3

Mercedes-Benz wollte die Analyse von Fahrzeug-Sensordaten optimieren, um die vorausschauende Wartung zu verbessern und die Fahrzeugleistung zu steigern. Das Unternehmen musste große Mengen an Sensordaten seiner Fahrzeuge verarbeiten und analysieren, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen und Wartungspläne zu optimieren.

Lösung: Mercedes-Benz nutzte AutoML, um die Prozesse der Datenvorverarbeitung, des Merkmalsengineerings, der Modellwahl und der Feinabstimmung der Hyperparameter zu automatisieren.

Ergebnis: Durch den Einsatz von AutoML verbesserte Mercedes-Benz erheblich die Genauigkeit seiner vorausschauenden Wartungsmodelle. Dies führte zu effizienteren Wartungsplänen, reduzierter Ausfallzeit und verbesserter Fahrzeugleistung.

AutoML vs. Standardansatz

AutoML (Automatisiertes Machine Learning) stellt einen bedeutenden Wandel im Vergleich zum Standardansatz des Machine Learning dar, indem viele der komplexen und zeitaufwändigen Aufgaben bei der Modellentwicklung automatisiert werden. Während der Standardansatz umfangreiche manuelle Eingriffe bei der Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering, Algorithmusauswahl und Feinabstimmung der Hyperparameter erfordert, optimiert AutoML diese Prozesse und macht Machine Learning für Nicht-Experten zugänglicher. AutoML-Systeme können autonom Merkmale skalieren, fehlende Werte behandeln, die besten Algorithmen bestimmen, kategoriale Variablen kodieren und Hyperparameter mithilfe von Techniken wie Grid Search und Bayesscher Optimierung anpassen. Dies beschleunigt nicht nur den Modellentwicklungsprozess, sondern führt auch oft zu Modellen, die genauso gut sind wie oder besser als manuell erstellte Modelle. Durch die Reduzierung des Bedarfs an tiefgehender Expertise und manuellen Aufwand ermöglicht AutoML Datenwissenschaftlern, sich auf anspruchsvollere Aufgaben und Innovationen zu konzentrieren, wodurch die Nutzung der Machine-Learning-Technologie demokratisiert wird.

Fazit

Wir haben uns mit der Funktionsweise von AutoML beschäftigt und die wichtigsten Komponenten wie Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering, Algorithmusauswahl, Feinabstimmung der Hyperparameter, Ensemble-Modellierung und MLOps hervorgehoben. Durch die Automatisierung dieser Schritte stellt AutoML sicher, dass Daten gut auf das Modelltraining vorbereitet sind, reduziert den Bedarf an umfangreicher manueller Eingriffe und wendet konsequent bewährte Verfahren an.

In diesem Artikel haben wir untersucht, wie automatisiertes Machine Learning (AutoML) den komplexen Prozess vereinfacht und Machine Learning für Personen ohne Spezialwissen zugänglicher macht. Wir haben die Funktionsweise von AutoML näher beleuchtet und seine wesentlichen Komponenten wie Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering, Algorithmusauswahl, Feinabstimmung der Hyperparameter, Ensemble-Modellierung und MLOps hervorgehoben. Durch die Automatisierung dieser Schritte stellt AutoML sicher, dass Daten gut auf das Modelltraining vorbereitet sind, reduziert den Bedarf an umfangreicher manueller Eingriffe und wendet konsequent bewährte Verfahren an.

Reale Fallstudien, die in diesem Artikel betrachtet wurden, zeigten die praktischen Anwendungen und Vorteile von AutoML in verschiedenen Branchen. Diese Beispiele illustrierten, wie AutoML die Nachfrageprognose, Immobilienwertvorhersage und vorausschauende Wartung verbessern kann, was zu besseren Geschäftsergebnissen und einer erhöhten betrieblichen Effizienz führt.

Abschließend haben wir AutoML mit dem Standardansatz des Machine Learning verglichen und dabei betont, wie AutoML viele der zeitaufwändigen Aufgaben bei der Modellentwicklung automatisiert. Diese Automatisierung demokratisiert nicht nur das Machine Learning, sondern führt auch oft zu Modellen, die genauso gut sind wie oder besser als manuell erstellte Modelle.