KI-Modelle mit Google Cloud AutoML und Vertex AI entwickeln

KI-Modelle spezifisch anpassen

Darüber hinaus bietet Google Cloud AutoML eine Reihe von Anpassungsoptionen, um sicherzustellen, dass die erstellten Modelle den Anforderungen eines Projekts oder Unternehmens entsprechen. Die Sammlung bietet eine Vielzahl von Modelltypen, darunter Klassifikation, Regression und Clustering, die in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzwesen Anwendung finden. Diese lassen sich in Vertex AI ebenfalls einsetzen.

Die Integration in die breitere Palette von Google Cloud-Diensten ist ein weiteres wichtiges Merkmal. Das ermöglicht eine nahtlose Verbindung mit Google-Datenquellen und Services wie Google Cloud Storage oder BigQuery. So können Unternehmen komplette Datenpipelines erstellen, die von der Datensammlung bis zur Modellanwendung und -analyse reichen.

Google erweitert die Funktionen von AutoML ständig mit neuen Diensten. Um zum Beispiel Finanzdokumente oder andere Dateien zu übersetzen, gibt es AutoML Translation. In der Vergangenheit gab es zudem AutoML Vision für die Verarbeitung von Bildern. Allerdings streicht Google den Dienst ab 2024. Finden Dienste zu wenig Anklang, stampft Google diese ein. Die verschiedenen Services und APIs haben aber eine gemeinsame Basis, die für alle Einsatzgebiete von KI und maschinelles Lernen zum Einsatz kommen können.

Verschiedene Anwendungsfälle für KI in Unternehmen

Google Cloud AutoML bietet eine Reihe von spezifischen Anwendungsmöglichkeiten, die es nützlich für verschiedene Szenarien machen. AutoML kann automatisch fehlende Werte erkennen, Kategorien kodieren und Daten normalisieren, was den Prozess der Datenaufbereitung vereinfacht.

AutoML wählt automatisch den besten Algorithmus für das gegebene Problem aus. Es führt auch Hyperparameter-Tuning durch, um das Modell zu optimieren, und bietet eine Reihe von Modelltypen, darunter Klassifikation, Regression und Clustering. Das funktioniert unabhängig vom Einsatzgebiet.

Nach dem Training bietet AutoML detaillierte Berichte über die Leistung des Modells, einschließlich Metriken wie Genauigkeit, F1-Score und ROC-Kurve, die eine Entscheidung über die Einsatzfähigkeit des Modells erlauben. Mit AutoML Natural Language API können Benutzer Modelle für Textklassifikation, Sentimentanalyse, Objekterkennung und viele andere spezialisierte Aufgaben erstellen.

Tabellendaten mit AutoML Tables verarbeiten

AutoML Tables ist speziell für strukturierte Daten konzipiert und erlaubt es Benutzern, Modelle direkt aus Tabellenkalkulationen oder relationalen Datenbanken zu erstellen. Auch hier plant Google die Einstellung der Legacy-Funktionen und integriert Tables in Vertex AI. Die Daten lassen sich zu Vertex AI migrieren.

AutoML Tables ist ein spezifisches Produkt innerhalb der AutoML-Suite, das sich auf die Arbeit mit strukturierten Daten konzentriert. Der Bereich ist besonders geeignet für Unternehmen und Organisationen, die große Mengen an tabellarischen Daten haben und daraus Erkenntnisse gewinnen oder Vorhersagemodelle erstellen möchten. AutoML Tables automatisiert viele der komplexen Schritte, die normalerweise im Machine-Learning-Prozess erforderlich sind, und macht es somit zugänglicher für Benutzer ohne spezialisierte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens.

AutoML Tables kann automatisch eine explorative Datenanalyse durchführen, um Muster, Anomalien und wichtige Variablen in den Daten zu identifizieren. Das System kann automatisch neue Merkmale (Features) aus den vorhandenen Daten generieren und bestehende Merkmale transformieren, um die Modellleistung zu verbessern. Dazu wählt AutoML Tables den am besten geeigneten Algorithmus für das Problem aus und optimiert die Hyperparameter, um die beste Modellleistung zu erzielen.

Nach dem Training bietet das System eine detaillierte Bewertung des Modells, einschließlich wichtiger Metriken und Visualisierungen. Es bietet außerdem Werkzeuge zur Interpretation des Modells, um zu verstehen, welche Merkmale am meisten zur Vorhersage beitragen. Diese Bereiche lassen sich auch von Mitarbeitern nutzen und auswerten, die keine umfassende Kenntnisse in der KI-Modellierung haben.

Einmal trainiert, können die Modelle in bestehende Anwendungen und Dienste integriert werden. AutoML Tables bietet eine REST API für die Integration in verschiedene Anwendungen. Zum Einsatz kommen die Funktionen von AutoML Tables vor allem bei Kundenabwanderungsprognosen (Churn Prediction), Betrugserkennung, Bestandsmanagement, Personalwesen (Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation), Gesundheitsprognosen oder Finanzmarktanalysen.

Zeitreihenanalysen mit AutoML

Einige AutoML-Lösungen bieten spezielle Algorithmen für die Analyse von Zeitreihendaten, was in Branchen wie Finanzen und Logistik nützlich ist. Das ist auch interessant, um Daten aus anderen Systemen in der Google Cloud einzulesen, oder die Daten des KI-Modells in anderen Cloud-Dienste in der Google Cloud zu nutzen.

Die nahtlose Integration mit anderen Google Cloud-Diensten wie Cloud Storage, BigQuery und Dataflow ermöglicht eine einfache Datenmanipulation und -analyse. AutoML ist darauf ausgelegt, mit den Anforderungen eines Unternehmens zu skalieren, von kleinen Datensätzen bis hin zu großen, komplexen Datensätzen mit Millionen von Einträgen.

Die Zeitreihenanalyse ist ein spezielles Gebiet des maschinellen Lernens und der Statistik, das sich auf die Modellierung von Daten konzentriert, die in einer zeitlichen Reihenfolge erfasst werden. Obwohl Google Cloud AutoML Tables nicht speziell für Zeitreihenanalysen entwickelt wurde, kann es trotzdem in diesem Kontext wertvoll sein. AutoML Tables kann automatisch relevante Merkmale aus Zeitreihendaten extrahieren und Modelle trainieren, die zeitliche Abhängigkeiten berücksichtigen.

Das ist besonders nützlich in Branchen wie dem Finanzenwesen für Aktienkursprognosen, im Einzelhandel für die Bestandsprognose oder in der Energiebranche für die Vorhersage des Energieverbrauchs. Durch die automatische Datenanalyse, Feature Engineering und die Modellauswahl vereinfacht AutoML Tables den Prozess der Zeitreihenanalyse und ermöglicht es auch Benutzern ohne spezialisierte Kenntnisse, leistungsstarke Vorhersagemodelle zu entwickeln.