Die Entwicklung von KI-Modellen hat einige Gemeinsamkeiten mit der Entwicklung herkömmlicher Software, weist jedoch auch spezifische Unterschiede auf.
Gemeinsamkeiten
- Definition des Ziels: Sowohl bei der Programmierung als auch bei der KI-Modellierung wird zunächst das Ziel klar definiert. Was soll das Programm oder Modell leisten können?
- Design: Es folgt die Entwurfsphase, in der die Architektur und der Aufbau des Modells festgelegt werden.
- Implementierung: Hier wird der eigentliche Code geschrieben, bzw. das Modell mit Hilfe von Trainingssätzen trainiert.
- Testen und Evaluierung: Sowohl Programme als auch KI-Modelle müssen gründlich getestet und evaluiert werden, um ihre Funktionsweise und Leistung zu überprüfen.
Unterschiede
- Lernen statt Programmieren: KI-Modelle „lernen“ aus Daten, während Programme explizit mit Code programmiert werden.
- Iterativer Prozess: Die Entwicklung von KI-Modellen ist ein iterativer Prozess, der ständiges Verbessern und Anpassen beinhaltet.
- Daten: KI-Modelle benötigen große Datenmengen für ihr Training, während Programme mit klar definierten Eingabedaten arbeiten.
Entwicklung von KI-Modellen
Hauptschritte
- Problemdefinition: Festlegung des Ziels und der Art des zu entwickelnden Modells
- Datensammlung und -vorbereitung: Sammeln großer Mengen relevanter Daten sowie Datenbereinigung und -aufbereitung
- Modellauswahl und -architektur: Wahl des geeigneten Modelltyps (z.B. neuronales Netz, Random Forest)
- Training: Anwendung von Lernalgorithmen auf die Trainingsdaten und Anpassung der Modellparameter zur Optimierung der Leistung
- Evaluierung: Test des Modells auf Validierungs- und Testdaten und Bewertung der Leistung
- Feinabstimmung: Iterative Anpassung von Parametern und möglicherweise Überarbeitung der Modellarchitektur
- Deployment: Integration des Modells in die Zielumgebung und Sicherstellung der Skalierbarkeit
- Überwachung und Wartung: Kontinuierliche Überwachung der Modellleistung und regelmäßige Updates und Neutraining bei Bedarf
Programmiersprachen
Für die Entwicklung wir häufig die Programmiersprache Python mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch. Für performance-kritische Teile kommen C++ oder CUDA zum Einsatz.
Datenspeicherung
Trainierte Modelle werden oft als große Dateien mit Gewichten und Architekturdaten gespeichert. Formate wie HDF5 oder proprietäre Formate der KI-Frameworks sind üblich. Die Daten für KI-Modelle werden in der Regel in großen Rechenzentren gespeichert, da sie sehr viel Speicherplatz benötigen. Cloud-Plattformen wie Google Cloud oder Amazon Web Services bieten häufig spezielle Lösungen für die Speicherung und Verarbeitung von KI-Daten.
Zusammenfassung
Die Entwicklung von KI-Modellen ist ein komplexer und dynamischer Bereich, der der sich in mehrere Hauptschritte unterteilen lässt. Mit dem Aufkommen neuer Daten, Algorithmen und Rechenleistung werden KI-Modelle immer leistungsfähiger und vielseitiger und finden Anwendung in einem breiten Spektrum von Bereichen.
