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Modell für maschinelles Lernen Was ist das?

Modelle des maschinellen Lernens (ML) sind die mathematischen Motoren der künstlichen Intelligenz (KI).

Wenn Sie ein Auto kaufen möchten, stellt sich als erstes die Frage, welches Modell. Honda Civic für den kostengünstigen Transport, eine schnelle und ansprechend aussehende Chevy Corvette oder ein Ford F-150 für den Transport schwerer Lasten?

Auf dem Weg zur künstlichen Intelligenz, der transformativsten Technologie unserer Zeit, brauchen Sie ein Modell für maschinelles Lernen.

Ein Modell für maschinelles Lernen ist der Begriff für einen Algorithmus, der einen großen Datensatz scannt, um Muster zu finden oder Behauptungen aufzustellen. Datengestützte Modelle des maschinellen Lernens sind die mathematischen Motoren der künstlichen Intelligenz.

Ein ML-Modell für Computer Vision kann beispielsweise Autos und Fußgänger in einem Echtzeitbild identifizieren. Eine andere könnte die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) sein, bei der Wörter und Sätze übersetzt werden.

Um es genauer zu untersuchen, ist ein Machine-Learning-Modell eine mathematische Darstellung von Objekten und deren Verbindungen. Diese Objekte können alles sein, von „Gefällt mir“-Angaben in einem Social-Networking-Post bis hin zu Molekülen in einem Laborexperiment. Sie können sich die Beispielmodelle auf der Entwicklerseite von NVIDIA ansehen.

ML-Modelle für alle Zwecke

Es gibt keine zufällige Einschränkung für Objekte, die zu Features in einem ML-Modell werden können. Die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) sind endlos. Unzählige Kombinationen stehen zur Verfügung.

Informationswissenschaftler haben Familienklassifikationen für unterschiedliche Anwendungen aller Modelle des maschinellen Lernens erstellt und setzen diese fieberhafte Arbeit fort.

Eine kurze Taxonomie von ML-Modellen

ML-Modelltyp Nutzungsbereiche
Lineare Regression/Klassifizierung Muster in numerischen Informationen, wie z. B. Jahresabschlüssen
Grafikmodelle Betrugserkennung oder emotionales Bewusstsein
Entscheidungsbäume/Zufällige Wälder Ergebnisse vorhersagen
Deep Learning neuronale Netze  Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) und mehr.

Lineare Modelle verwenden beispielsweise Algebra, um die Relevanz von Variablen in Finanzprojekten vorherzusagen. Grafische Modelle beziehen sich auf eine Möglichkeit als Diagramm, beispielsweise ob sich ein Verbraucher für den Kauf eines Artefakts entscheidet. Einige ML-Modelle, die sich am Beispiel der Segmentmetapher orientieren, haben die Form von Entscheidungsbäumen oder Clustern, die als Random Forests (RF) bezeichnet werden.

Beim Urknall der KI im Jahr 2012 stellten Forscher fest, dass Deep Learning eine der erfolgreichsten Techniken ist, um Muster zu finden und Annahmen zu treffen. Dieses Modell verwendet eine Art maschinelles Lernmodell namens Neural Networks, weil es von den Mustern und Funktionen von Gehirnzellen inspiriert ist.

ML-Modell für die Massen

Deep Learning hat seinen Namen von der Struktur von Machine-Learning-Modellen. Wie ein mathematisches Sandwich bauen sie Schicht für Schicht und Beziehung von Merkmalen auf.

Dank seiner bemerkenswerten Genauigkeit beim Auffinden von Mustern sind zwei Arten von Deep-Learning-Modellen allgegenwärtig.

Convolutional Border Networks (CNNs), die häufig in der Computer Vision verwendet werden, fungieren als Augen in autonomen Fahrzeugen und können bei der Erkennung von Krankheiten in der medizinischen Bildgebung helfen. Recurrent Border Networks and Transformers (RNNs) sind auf die Analyse von gesprochener und geschriebener Sprache abgestimmt und sind die Motoren von Amazons Alexa, Google Assistant und Apple Siri.


Deep Learning Boundary Networks haben ihren Namen von ihrer vielschichtigen Struktur.

Wählen Sie ein vortrainiertes Modell

Die Wahl eines echten Familienmodells wie CNN, RNN oder eines Transformators wäre ein guter Anfang. Aber das ist erst der Anfang.

Wenn Sie einen Baja 500 fahren möchten, können Sie ein Dünenauto durch Vollreifen und Stoßdämpfer ersetzen oder ein Auto dieser Klasse kaufen.

Im maschinellen Lernen wird dies als vortrainiertes Modell bezeichnet. Dieses Modell ist auf große Bildungsdatensätze abgestimmt, ähnlich den Informationen in Ihren Nutzungsgebieten. Zu diesem Zweck wurde die Informationsrelevanz, auch 'weights and biases' genannt, die eines der Entwicklertools für maschinelles Lernen ist, optimiert.

Das Trainieren eines Modells erfordert eine enorme Menge an Wissen, viel Know-how über künstliche Intelligenz und wertvolle Rechenleistung. Bewusste Verkäufer kaufen diese vortrainierten Modelle, um Zeit und Geld zu sparen.

Wen sollen wir kontaktieren?

Finden Sie einen Händler, dem Sie vertrauen können, wenn Sie ein vortrainiertes Modell kaufen.

Der NGC-Katalog für NVIDIA ist eine Online-Bibliothek voller vortrainierter Modelle. Es zeichnet das Spektrum der KI-Jobs aus Computer Vision, Conversational Artificial Intelligence (Conversational AI) und mehr. Die Modelle in diesem Katalog werden mit Lebensläufen geliefert, damit die Benutzer wissen, was sie bekommen. Diese sind eine Art potenzieller Rekrutierungspapierkram.

Modelllebensläufe zeigen Ihnen die Domäne, in der das Modell trainiert wurde, den Wissensbestand, der es trainiert hat und wie es funktionieren sollte. Sie geben Ihnen Transparenz und Vertrauen bei der Auswahl eines Wahrheitsmodells, das auf Ihren Verwendungszwecken basiert.

Weitere Ressourcen für ML-Modelle

Außerdem sind NGC-Modelle für Transfer Learning bereit.

Dies ist die letzte Einstellung, mit der Modelle relativ zu der Roadmap angezogen werden, der sie beim Ausführen Ihrer Anwendungsdaten folgen.

NVIDIA bietet Ihnen sogar einen Rahmen zum Tunen Ihres NGC-Modells.

Sie können sich heute hier für den frühen Zugriff auf dieses Framework namens TAO anmelden.

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