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Fünf Tipps für das Deep-Learning-Modelltraining

Das Deep-Learning-Modelltraining erfordert nicht nur die richtige Datenmenge, sondern auch die richtigen Daten. Entwickler müssen daher erfinderisch, aber auch vorsichtig sein.

Wenn sie gut eingesetzt wird, können Unternehmen, die große Datenmengen sammeln, analysieren und interpretieren wollen, von Deep-Learning-Technologie profitieren.

Erfolgreiche Anwendungsfälle für Deep Learning reichen von der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) bis zur Automatisierung medizinischer Diagnosen. Alle erfordern allerdings eine umfangreiche Datenanalyse.

Damit sich eine Investition in Deep Learning lohnt, müssen Unternehmen zunächst die Modelle richtig trainieren. Durch richtige Datenerfassung, neue Datenansätze, Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen), optimale Workflows und Federated Deep Learning (dezentrales Deep Learning) können Unternehmen die Herausforderungen des Deep-Learning-Modelltrainings richtig angehen.

Folgende fünf Tipps können dazu beitragen, Unternehmensanwender und Entwickler auf den richtigen Deep-Learning-Trainingspfad zu führen.

Das Sammeln von mehr Daten ist der clevere Ansatz

Ein Deep-Learning-Trainingsprogramm ist nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wird. Wenn es um das Training geht, sollte man so viele Daten wie möglich verwenden. Einige Anwendungsfälle, bei denen Deep Learning gefragt ist, können während des Trainingsprozesses bis zu Millionen von Datensätzen erfordern, um effektiv zu sein.

TechTarget-Redakteur Ed Burns sprach mit Patrick Lucey, Chief Scientist bei Stats Perform, darüber, wie viele Daten die richtige Menge für Deep-Learning-Projekte sind.

Abbildung 1: Das Training ist entscheidend für Deep-Learning-Modelle.
Abbildung 1: Das Training ist entscheidend für Deep-Learning-Modelle.

Wenn Sie begrenzte Datensätze verwenden, konzentrieren Sie sich auf den Ansatz

Für Unternehmen, die Mühe haben, große Datensätze zu sammeln, gibt es immer noch Wege zu einem erfolgreichen Deep-Learning-Modell. Unternehmen können einen Grow-more-Ansatz verwenden und Generative Adversarial Networks (GAN) verwenden, um mehr Daten zu generieren, auf denen ein Modell trainiert werden kann, oder sie können einen Know-more-Ansatz verwenden und Lerntransfermethoden einsetzen. George Lawton erörtert die Vorteile dieser beiden Ansätze sowie die Bedeutung von klassifizierten Daten, wenn es um Deep Learning und Machine Learning geht.

Verringern Sie die Belastung mit dezentralem Deep Learning

Das Training von Deep-Learning-Modellen erfordert erhebliche Rechenressourcen, die die Infrastruktur eines Unternehmens belasten können. Um diese Herausforderung zu bekämpfen, wurde Federated Deep Learning, zu Deutsch dezentrales Deep Learning, entwickelt. Beim dezentralen Deep Learning wird die Rechenleistung auf zahlreiche Geräte verteilt, um die Belastung zu verringern. George Lawton schreibt über spezifische Anwendungsfälle für das dezentrale Deep Learning und Branchen, die diesen Ansatz übernommen haben.

Erwägen Sie Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen)

Reinforcement Learning, zu Deutsch bestärkendes Lernen, ist eine relativ neue Trainingsmethode, die auf der Belohnung erwünschter Verhaltensweisen und der Bestrafung unerwünschter Verhaltensweisen beruht. Dies ist ein Ansatz für das unbeaufsichtigte Training, mit dem sich Modelle trotz begrenzter Daten selbst trainieren können. Maria Korolov erörtert, welche Rolle das Reinforcement Learning bei der Ausbildung von Deep-Learning-Modellen spielt, sowie die praktische Anwendung der Technologie und andere Fortschritte.

Modelltraining und Aufbau des richtigen Workflows

Um Modellzerfall und Genauigkeitsverlust zu verhindern, müssen Unternehmen ihre Modelle kontinuierlich überprüfen und anpassen. Dies gilt sowohl für Machine-Learning-Modelle als auch für Deep-Learning-Modelle. Jack Vaughan spricht mit James Kobielus, Principal Analyst at Franconia Research, über die Bedeutung dieses Themas und darüber, wie die Schaffung eines DevOps-Workflows diese Belastung verringert.

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