Datenanalyse

Die Bedeutung von Datenanalyse für KI und maschinelles Lernen

Datenanalyse ist die Grundlage für erfolgreiche KI- und ML-Projekte. Bevor komplexe Modelle trainiert werden können, müssen die Rohdaten gründlich analysiert werden. Dazu gehören wichtige Schritte wie die Datenbereinigung, um Fehler und Unstimmigkeiten zu beseitigen, und die Datenvorverarbeitung, um die Daten für die Algorithmen geeignet zu formatieren. Techniken wie EDA, die oft durch Datenvisualisierung mit Tools wie Seaborn ergänzt werden, helfen dabei, zugrundeliegende Muster, Strukturen, Ausreißer und mögliche Verzerrungen in den Daten aufzudecken. Ein tiefes Verständnis dieser Aspekte ist entscheidend für die Auswahl geeigneter Modelle, die Sicherstellung der Datenqualität und ein effektives Training, das oft mit Plattformen wie Ultralytics HUB durchgeführt wird.

Darüber hinaus ist die Datenanalyse auch nach der Modellschulung wichtig. Um die Leistung eines Modells zu beurteilen, müssen die Vorhersageergebnisse anhand von Kennzahlen wie der Genauigkeit oder der mittleren durchschnittlichen Präzision (mAP) mit den tatsächlichen Daten verglichen werden. In unserem Leitfaden erfährst du mehr über YOLO . Dieser Analyseprozess hilft dabei, Modellschwächen zu erkennen, Fehlertypen zu verstehen (oft mithilfe einer Konfusionsmatrix visualisiert) und Verbesserungen durch Methoden wie die Abstimmung von Hyperparametern oder die Erforschung verschiedener Modellarchitekturen vorzunehmen. Frameworks wie PyTorch und TensorFlowsowie Bibliotheken wie Pandas zur Datenmanipulation sind gängige Werkzeuge für diesen Prozess.

Datenanalyse im Vergleich zu verwandten Konzepten

Obwohl sie verwandt ist, unterscheidet sich die Datenanalyse von einigen anderen Begriffen:

• Data Mining: Konzentriert sich in erster Linie auf die Entdeckung neuer, bisher unbekannter Muster und Beziehungen in großen Datenbeständen. Bei der Datenanalyse geht es oft um die Analyse bekannter Datenaspekte oder das Testen bestimmter Hypothesen, sie kann aber auch explorative Entdeckungen beinhalten. Erfahre mehr über die Rolle von Data Mining in der Computer Vision.
• Maschinelles Lernen (ML): Nutzt Algorithmen, um aus Daten zu lernen (die oft mit Hilfe der Datenanalyse aufbereitet und analysiert werden), um Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. Die Datenanalyse liefert die Erkenntnisse und aufbereiteten Daten, die ML-Modelle nutzen. ML ist eine Methode, um KI zu erreichen, während Datenanalyse ein Prozess ist, der auf Daten angewendet wird.
• Big Data: Bezieht sich auf extrem große und komplexe Datensätze. Bei der Datenanalyse geht es darum, Werte und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, unabhängig davon, ob sie als "Big Data" gelten. Bei der Big-Data-Analyse werden Analysetechniken speziell auf diese großen Datensätze angewendet.
• Datenvisualisierung: Ist die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie ist ein wichtiges Werkzeug im Rahmen der Datenanalyse, um Daten zu untersuchen und Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Beispiele findest du in unserem TensorBoard Integrationsleitfaden.
• Business Intelligence (BI): Konzentriert sich oft mehr auf deskriptive Analysen (was ist passiert) und nutzt historische Daten, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, typischerweise durch Dashboards und Berichte. Die Datenanalyse kann deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen umfassen. Lies mehr im IT-Glossar von Gartner.

Real-World AI/ML Anwendungen

Die Datenanalyse ist entscheidend für den Fortschritt bei zahlreichen KI-Anwendungen:

1. Medizinische Bildanalyse: Bevor ein KI-Modell Anomalien in medizinischen Scans (wie Röntgenbildern oder MRTs) erkennen kann, wird eine umfangreiche Datenanalyse durchgeführt. Die Rohbilder werden vorverarbeitet (normalisiert, in der Größe verändert) und bereinigt. Explorative Analysen helfen dabei, Unterschiede in der Bildqualität oder in der Demografie der Patienten in Datensätzen wie dem Hirntumordatensatz zu verstehen. Die Analyse hilft dabei, relevante Merkmale zu identifizieren und die Leistung des Diagnosemodells(Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität) anhand von Expertenkommentaren zu bewerten, um Verbesserungen für den klinischen Einsatz vorzunehmen. Ressourcen wie die NIH Biomedical Data Science Initiative unterstreichen ihre Bedeutung. Erfahre, wie YOLO für die Tumorerkennung in der medizinischen Bildgebung eingesetzt werden können.
2. KI-gesteuertes Bestandsmanagement im Einzelhandel: Einzelhändler nutzen Datenanalysen, um die Lagerbestände zu optimieren und Verschwendung zu reduzieren. Dazu gehört die Analyse historischer Verkaufsdaten, das Erkennen saisonaler Trends und das Verständnis des Kaufverhaltens der Kunden(prädiktive Modellierung). Darüber hinaus können Computer-Vision-Systeme (CV) mit Hilfe von Modellen, die anhand von analysierten visuellen Daten trainiert wurden, den Regalbestand in Echtzeit überwachen. Die Datenanalyse bewertet die Effektivität dieser Systeme, indem sie die Erkennungsgenauigkeit analysiert und die Bestandsdaten mit den Verkaufsergebnissen verknüpft, was intelligentere Nachschubstrategien ermöglicht. Erkunde Google Cloud AI for Retail für Branchenlösungen. Ultralytics bietet Einblicke in die KI für eine intelligentere Bestandsverwaltung im Einzelhandel und für mehr Effizienz im Einzelhandel mit KI.

Die Datenanalyse liefert die entscheidenden Erkenntnisse, die für den Aufbau, die Verfeinerung und die Validierung effektiver KI- und ML-Systeme in den verschiedensten Bereichen benötigt werden, vom Gesundheitswesen über die Landwirtschaft bis hin zur Fertigung. Der Einsatz von Plattformen wie Ultralytics HUB kann den Prozess von der Datenanalyse bis zum Einsatz der Modelle rationalisieren.