Immer mehr Unternehmen sind bestrebt, Dienste für maschinelles Lernen (ML) oder Deep Learning (DL) in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Der Prozess des Testens, Implementierens und kontinuierlichen Überprüfens dieser Dienste ist anspruchsvoll und zeitintensiv. Lassen Sie uns einmal gemeinsam die einzelnen Schritte dieses Prozesses erörtern und einen Blick darauf werfen, wie Unternehmen die erfolgreiche Implementierung eines Deep Learning Modell sicherstellen können.
Vor dem Deep Learning Modell zunächst das Geschäftsproblem identifizieren
Bevor ein Dienst für maschinelles Lernen oder Deep Learning überhaupt integriert werden kann, ist zunächst das Geschäftsproblem zu identifizieren, das mit diesen Technologien gelöst werden kann. Dieses Problem sollte klar definiert sein und einen deutlichen Einfluss auf den Betrieb oder das Ergebnis des Unternehmens haben.
Sammeln und Aufbereiten der Daten
Der nächste Schritt besteht darin, die Daten zu sammeln und vorzubereiten, die zum Trainieren des maschinellen Lernens oder des Deep-Learning-Modells verwendet werden sollen. Wichtig dabei: Die Bereinigung und Vorverarbeitung der Daten, um sicherzustellen, dass sie genau und konsistent sind.
Entwicklung eines Deep-Learning-Modells
Auf die Aufbereitung der Daten aufbereitet folgt die Entwicklung des Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modells. Damit es genaue Ergebnisse liefern kann, ist die Auswahl der geeigneten Algorithmen zu treffen sowie die Abstimmung des Modells vorzunehmen.
Vor der Implementierung – testen
Bevor das Deep-Learning-Modell in einer Produktionsumgebung implementiert wird, muss es zunächst gründlich getestet werden. In der Regel wird das Modell auf einer Teilmenge der Daten ausgeführt, um zu überprüfen, ob es genaue Ergebnisse liefert.
Das Modell implementieren
Nachdem das Modell getestet wurde und sich als genau erwiesen hat, kann es in einer Produktionsumgebung implementiert werden. Dabei müssen die bestehenden Systeme und Arbeitsabläufe des Unternehmens berücksichtigt werden.
Die Ergebnisse überwachen und überprüfen
Wurde das Modell erfolgreich implementiert, ist es nun wichtig, die Ergebnisse zu überwachen und zu überprüfen. Diese Maßnahmen stellen sicher, dass es weiterhin genaue Ergebnisse liefert. Nicht selten werden eine Feinabstimmung des Modells oder eine Anpassung der Dateneingaben erforderlich.
Das Team für die Implementierung
Ein Team mit den richtigen Fähigkeiten und Kenntnissen ist unerlässlich, um einen Service für maschinelles Lernen oder Deep Learning erfolgreich zu implementieren. Einige der wichtigsten Rollen in diesem Prozess beschreiben wir im Folgenden.
- Der Data Scientist bzw. Datenwissenschaftler ist für die Entwicklung und Abstimmung des Modells für maschinelles Lernen oder Deep Learning verantwortlich.
- Ein Dateningenieur bzw. Data Engineer sorgt für das Sammeln und Aufbereiten der Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet werden.
- Für den Entwurf der Systeme und der Infrastruktur, die für die Speicherung und Verarbeitung der Daten verwendet werden, zeichnet sich der Datenarchitekt verantwortlich.
- Geht es um die Sicherstellung der Qualität und Genauigkeit der Daten, bewegen wir uns im Arbeitsumfeld eines Datenverwalters.
- Der Dateneigentümer stellt die Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes der Daten sicher.
- Für die Verwaltung der Datenbanksysteme, die für die Speicherung und Verarbeitung der Daten verwendet werden sollen, ist der Datenbankadministrator zuständig.
Mit einem geeigneten Team den komplexen Prozess bewältigen
Die Implementierung eines neuen Dienstes, der auf maschinellem Lernen oder Deep Learning basiert, ist ein überaus komplexer Prozess. Die Umsetzung mit einem Team, das über die geeigneten Fähigkeiten und Kenntnisse verfügt, ist für die erfolgreiche Implementierung dieser Dienste unerlässlich. Darüber hinaus garantiert ein solides Data Governance Framework die Qualität, Genauigkeit und Sicherheit der verwendeten Daten.
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