Was ist AutoML? Ein Leitfaden für automatisiertes maschinelles Lernen

Die folgenden fünf Punkte zeigen, wie AutoML die Modellentwicklung revolutioniert:

• Es demokratisiert die Entwicklung. AutoML beseitigt technische Hürden, wodurch Fachleute aus den verschiedensten Bereichen auch ohne ML-Vorkenntnisse anspruchsvolle Modelle entwickeln können.
• Es steigert die Produktivität. AutoML beschleunigt die Entwicklung von Modellen, indem es zeitaufwendige Prozesse wie Feature Engineering, Algorithmenauswahl und Parameterabstimmung automatisiert.
• Es verbessert die Genauigkeit. AutoML-Plattformen testen systematisch Hunderte von Algorithmus- und Parameterkombinationen und entdecken dabei oft leistungsstärkere Modelle, die menschliche Expert:innen übersehen könnten.
• Es erhöht die Reproduzierbarkeit. AutoML-Plattformen dokumentieren automatisch alle Entscheidungen und Parameter der Modellentwicklung. So entsteht ein klarer Prüfpfad, mit dem Sie die Ergebnisse leicht reproduzieren und genau verstehen können, wie die Modelle entwickelt wurden.
• Es sorgt für Einheitlichkeit. AutoML sorgt dafür, dass Validierungs-, Kreuzvalidierungs- und Evaluierungsmethoden einheitlich angewendet werden. Dadurch werden menschliche Fehler reduziert, die zu ungenauen Prognosen führen können.

Eine typische AutoML-Pipeline automatisiert den gesamten ML-Prozess, der oft folgende Schritte umfasst:

Vorverarbeitung der Daten

In dieser Phase bereinigt die Plattform die Rohdaten und bereitet sie vor. Sie kümmert sich um fehlende Werte, entfernt Ausreißer und wandelt die Datentypen in Formate um, die für die ML-Algorithmen geeignet sind. So wird die Qualität und Konsistenz der Daten gewährleistet, bevor das Modelltraining beginnt.

Feature Engineering

Als Nächstes wandelt die Plattform die Rohdaten um. Dabei generiert sie neue Variablen, codiert kategorische Daten, skaliert numerische Features und wählt die relevantesten Features aus, um die Modellprognosen zu verbessern.

Modellauswahl

AutoML testet systematisch mehrere ML-Algorithmen (z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netze oder Ensemble-Methoden), um herauszufinden, welcher Ansatz für ein bestimmtes Dataset und Problem am besten geeignet ist. 

Training

Bei diesem wichtigsten Schritt wird das Modell mit großen Mengen an Beispieldaten gefüttert (z. B. Tausende von E-Mails, die als „Spam“ oder „kein Spam“ gekennzeichnet sind). So kann das Modell lernen, Muster und Beziehungen innerhalb dieser Daten zu erkennen. Anschließend kann das Modell auf Grundlage dieser gelernten Muster Entscheidungen über neue, unbekannte Daten treffen, die nicht Teil der Trainingsdaten waren.

Ensemble-Modellentwicklung

Bei diesem Schritt werden verschiedene ML-Modelle mit demselben Dataset trainiert und anschließend die resultierenden Prognosen kombiniert, um eine endgültige Entscheidung zu treffen. Die Ensemble-Modellentwicklung liefert in der Regel genauere und zuverlässigere Ergebnisse als einzelne Modelle, da bei diesem Ansatz die Auswirkungen der Schwächen und des Bias eines bestimmten Modells reduziert werden.
 

Anpassung der Hyperparameter

Durch die automatische Optimierung der Einstellungen, die steuern, wie ein Algorithmus lernt – z. B. Lernraten, Baumtiefen oder Regularisierungsparameter –, können Nutzende mit AutoML die beste Kombination von Parametern ermitteln.

Bewertung und Validierung

Unternehmen brauchen ein Modell, das gut mit neuen, unbekannten Daten funktioniert. Bei Testverfahren wie der Kreuzvalidierung werden Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision und Sensitivität (Recall) erfasst. Gleichzeitig werden Modelle auf Überanpassung (bei der ein Modell bei Daten außerhalb seines Trainingssets schlecht abschneidet) oder Bias geprüft.

Bereitstellung und Überwachung 

AutoML ermittelt automatisch das leistungsstärkste Modell für die Produktion und richtet Systeme ein, um die Performance im Laufe der Zeit zu verfolgen. So wird sichergestellt, dass Modelle auch dann noch effektiv funktionieren, wenn sich die realen Bedingungen ändern, indem ein Leistungsabfall des Modells vermieden und bei Bedarf ein neues Training eingeleitet wird.

Technische Erklärbarkeit

Wenn möglich, wollen Entwicklerteams erklären können, warum ein Modell eine bestimmte Prognose getroffen hat, und „Blackbox“-Modelle vermeiden, bei denen der Entscheidungsprozess völlig undurchsichtig ist. AutoML-Plattformen werden oft mit Tools geliefert, die die gesamte Modellentwicklung dokumentieren, einschließlich der Art und Weise, wie die Daten vorverarbeitet wurden und warum bestimmte Algorithmen ausgewählt wurden.

Da praktisch in jeder Branche ML-Modelle verwendet werden, gibt es viele Bereiche, in denen AutoML die ML-Initiativen von Unternehmen beschleunigen kann. Die folgenden sechs Anwendungsfälle demonstrieren die Einsatzmöglichkeiten von AutoML:

1. Umsatzprognose  

AutoML unterstützt Unternehmen bei der Modellentwicklung, um historische Verkaufsdaten, saisonale Muster und Markttrends zu analysieren. Unternehmen können auf Grundlage dieser automatisierten Prognosen den Bestand, die Personalbesetzung und die Budgets schnell anpassen, ohne ein Data-Science-Team hinzuziehen zu müssen. 

2. Betrugserkennung 

Banken und Zahlungsdienstleister nutzen ML, um potenziell betrügerische Transaktionen in Echtzeit zu erkennen. Mit AutoML können Betrugsanalyst:innen und Risikomanager:innen Modelle schneller entwickeln, um mit den neuen Taktiken von Betrüger:innen Schritt zu halten. 

3. Vorhersage von Abwanderung 

Abonnementservices und Telekommunikationsanbieter ermitteln mit ML die Kund:innen, die ihren Service wahrscheinlich kündigen werden, und können so proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung ergreifen. Durch Automatisierung können Unternehmen schnell neue Abwanderungsmodelle testen und bereitstellen, wenn sich das Kundenverhalten ändert.

4. Diagnose von Krankheiten

Maschinelles Lernen unterstützt Gesundheitsdienstleister bei der Auswertung von medizinischer Bildgebung, Laborergebnissen und Patientensymptomen, um Diagnosen und Behandlungen zu unterstützen. Wenn neue medizinische Forschungsergebnisse und Patientendaten verfügbar werden, kann AutoML die vorhandenen Modelle kontinuierlich aktualisieren, damit Patient:innen die bestmögliche Versorgung erhalten.

5. Bestandsoptimierung

Handelsunternehmen nutzen Modelle, um die Nachfrage nach bestimmten Produkten an verschiedenen Standorten zu prognostizieren, damit sie die richtigen Artikel zur richtigen Zeit auf Lager haben. AutoML unterstützt den Handel bei der Entwicklung von Modellen für verschiedene Produktkategorien oder Filialstandorte und kann die Modelle automatisch neu trainieren, wenn sich die Marktbedingungen ändern.

6. Dynamische Preisgestaltung

Mit AutoML können E-Commerce-Plattformen und Ridesharing-Services dynamische Preismodelle bereitstellen, indem sie automatisch Echtzeit-Datenströme integrieren, und schnell mit unterschiedlichen Preisstrategien für verschiedene Märkte, Produkte oder Servicebereiche experimentieren. So können Unternehmen ihren Umsatz maximieren, ohne dass häufige manuelle Preisanpassungen erforderlich sind.

AutoML-Plattformen bietet Vorteile für jedes Unternehmen. Sie beschleunigen die Modellentwicklung, reduzieren menschliche Fehler, entlasten Data Scientists, damit sie sich um strategischere Aufgaben kümmern können, und demokratisieren den Zugang zu KI innerhalb des Unternehmens. Aber es gibt auch einige inhärente Einschränkungen, darunter:

Die angebotenen Lösungen sind allgemeiner Natur

AutoML verwendet tendenziell Standardansätze, die möglicherweise nicht die einzigartigen Aspekte spezieller Probleme erfassen. So entgehen ihnen potenziell individuelle Lösungen, die Fachleute für bestimmte Branchen oder Anwendungsfälle entwickeln würden.

Sie haben nur ein begrenztes Verständnis für Geschäftsbereiche

AutoML-Systemen mangelt es an geschäftlichem Kontext und spezialisiertem Fachwissen für bestimmte Branchen oder Bereiche. Dadurch entgehen ihnen möglicherweise wichtige Nuancen, die menschliche Expert:innen erkennen würden, wie z. B. saisonale Geschäftsmuster oder gesetzliche Einschränkungen.

Schlechte Daten führen auch zu schlechten Ergebnissen 

AutoML-Plattformen sind nicht in der Lage, minderwertige Daten zu korrigieren. Wenn die von Ihnen verwendeten Eingangsdaten Bias aufweisen, unvollständig oder irrelevant sind, werden automatisierte Systeme unzuverlässige Ergebnisse liefern.

Sie sind nicht sehr flexibel 

Fortgeschrittene Nutzende stoßen möglicherweise auf Hindernisse, wenn sie versuchen, spezielle Techniken, benutzerdefinierte Algorithmen oder komplexe Vorverarbeitungsschritte zu implementieren, die außerhalb der automatischen Fähigkeiten der Plattform liegen.

Feature-Engineering-Tools können begrenzt sein 

AutoML-Plattformen beherrschen zwar das grundlegende Feature Engineering, lassen aber möglicherweise die Erstellung anspruchsvoller, bereichsspezifischer Features vermissen, die die Performance des Modells erheblich verbessern könnten.

Sie könnten ein Blackbox-Problem haben

Auch wenn eine AutoML-Plattform erklären kann, wie ein einzelnes ML-Modell Prognosen erstellt, sind komplexe Ensemble-Modelle viel schwieriger zu interpretieren oder zu erklären. Das macht sie ungeeignet für Anwendungen, die ein hohes Maß an Transparenz erfordern, wie z. B. Diagnosen im Gesundheitswesen oder Kreditgenehmigungen.

Sie können kostspielig sein und es kann schwierig sein, von ihnen wegzukommen 

Viele AutoML-Plattformen sind kostspielig und schaffen Abhängigkeiten von anbietereigenen Systemen. Das macht es schwierig, Modelle in verschiedene Umgebungen zu übertragen oder sie unabhängig zu pflegen.

Diese Einschränkungen erklären, warum AutoML am besten als Werkzeug zur Ergänzung menschlicher Fachkenntnisse funktioniert, anstatt diese vollständig zu ersetzen.

Mit AutoML wird maschinelles Lernen demokratisiert, indem Bereichsexpert:innen in sämtlichen Branchen ohne technisches Fachwissen anspruchsvolle Prognosemodelle entwickeln können. Und das verkürzt nicht nur monatelange Entwicklungszeiten auf wenige Tage, sondern beschleunigt auch die Einführung von KI in Unternehmen.

AutoML-Plattformen können systematisch Hunderte von Algorithmenkombinationen testen, um diejenigen zu ermitteln, die die zuverlässigsten Ergebnisse liefern. Die Plattformen setzen außerdem einheitliche Best Practices für die Bewertung und Validierung durch und reduzieren so menschliche Fehler, die die Performance der Modelle beeinträchtigen könnten.

Allerdings müssen die Teams auch die Grenzen von AutoML beachten. Dazu gehören der fehlende fachliche Kontext, potenzielle Probleme bei der Interpretierbarkeit und eine starke Abhängigkeit von der Datenqualität. 

Wenn AutoML mit dem richtigen Augenmerk auf Data Governance, Qualitätsinfrastruktur und menschliche Kontrolle umgesetzt wird, kann es ein leistungsfähiges Werkzeug sein, das die menschliche Expertise verstärkt und es Unternehmen ermöglicht, KI-Initiativen unternehmensweit zu skalieren.