Data Mining

Wichtige Data-Mining-Techniken

Data Mining umfasst eine Vielzahl von Techniken, mit denen Daten aus verschiedenen Perspektiven untersucht und analysiert werden können. Einige gängige Methoden sind:

• Klassifizierung: Das Zuordnen von Datenpunkten zu vordefinierten Kategorien oder Klassen. Wird bei Aufgaben wie der Erkennung von Spam-E-Mails oder der Klassifizierung von Bildern verwendet.
• Clustering: Das Zusammenfassen ähnlicher Datenpunkte ohne vorherige Kenntnis der Gruppen. Nützlich für die Kundensegmentierung oder das Erkennen bestimmter Muster in biologischen Daten. Siehe Algorithmen wie K-Means oder DBSCAN.
• Regression: Vorhersage von kontinuierlichen Zahlenwerten, wie z.B. Umsatzprognosen oder Schätzungen von Hauspreisen. Beispiele: Lineare Regression.
• Association Rule Mining: Die Entdeckung von Beziehungen oder Assoziationen zwischen Elementen in großen Datensätzen, bekannt aus der Warenkorbanalyse, um Kaufgewohnheiten zu verstehen.
• Anomalie-Erkennung: Die Erkennung von Datenpunkten oder Ereignissen, die erheblich von der Norm abweichen, ist wichtig für die Aufdeckung von Betrug oder die Identifizierung von Ausreißern in Sensordaten.
• Dimensionalitätsreduktion: Verringerung der Anzahl der zu berücksichtigenden Variablen (Merkmale) unter Beibehaltung wichtiger Informationen, oft mit Techniken wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Der Data-Mining-Prozess

Data Mining ist in der Regel ein iterativer Prozess, der mehrere Stufen umfasst:

1. Business Understanding: Definieren der Projektziele und Anforderungen.
2. Datenverstehen: Anfängliche Datenerfassung und Erkundung, um sich mit den Daten vertraut zu machen.
3. Datenvorbereitung: Dazu gehören die Datenbereinigung (Umgang mit fehlenden Werten, Rauschen), die Datenintegration (Kombination von Quellen), die Datenauswahl (Auswahl relevanter Daten) und die Datenvorverarbeitung (Formatierung der Daten). Auch die Datenerweiterung kann hier zum Einsatz kommen.
4. Modellieren: Auswahl und Anwendung verschiedener Mining-Techniken (wie Klassifizierung, Clustering), um Muster zu erkennen. Dazu werden oft ML-Algorithmen eingesetzt.
5. Bewertung: Bewertung der entdeckten Muster hinsichtlich ihrer Gültigkeit, Neuheit, Nützlichkeit und Verständlichkeit. Oft werden Metriken wie Genauigkeit oder mAP verwendet.
6. Einsatz: Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung, oft durch die Integration in operative Systeme oder die Berichterstattung über die Ergebnisse. Dazu kann auch der Einsatz von Modellen gehören.

Data Mining vs. Verwandte Konzepte

Data Mining ist zwar verwandt, unterscheidet sich aber von anderen datenorientierten Bereichen:

• Datenanalyse: Datenanalyse ist ein weiter gefasster Begriff, der den gesamten Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung umfasst. Data Mining ist ein spezieller Schritt innerhalb der Datenanalyse, bei dem es darum geht, neue und versteckte Muster zu entdecken. Die Analytik konzentriert sich oft auf deskriptive Statistiken und bekannte Zusammenhänge, während das Mining nach dem Unbekannten sucht.
• Maschinelles Lernen (ML): ML ist ein Bereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Systemen ermöglichen, aus Daten zu lernen. Data Mining nutzt ML-Algorithmen als Werkzeuge, um Muster zu entdecken, aber ML selbst ist breiter angelegt und umfasst die Entwicklung und Anwendung von Lernalgorithmen für verschiedene Aufgaben (Vorhersage, Klassifizierung usw.). Das Ziel von Data Mining ist in erster Linie die Entdeckung von Wissen aus Daten.
• Big Data: Big Data bezieht sich auf Datensätze, die sich durch ein großes Volumen, eine hohe Geschwindigkeit und eine große Vielfalt auszeichnen. Data-Mining-Techniken sind unerlässlich, um aus Big Data Wert zu schöpfen, aber Big Data selbst beschreibt die Art der Daten, nicht den Analyseprozess. Tools wie Apache Spark werden häufig für das Mining von Big Data eingesetzt.

Real-World AI/ML Anwendungen

Data Mining treibt Innovationen in vielen Branchen voran:

1. Einzelhandel und E-Commerce: Einzelhändler nutzen die Assoziationsregelanalyse (Warenkorbanalyse) auf Transaktionsdaten, um herauszufinden, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden. Diese Erkenntnisse fließen in die Gestaltung des Ladenlayouts, gezielte Werbeaktionen und Online-Empfehlungssysteme ein ("Kunden, die X gekauft haben, haben auch Y gekauft"). Dies hilft dabei, die KI-gesteuerte Bestandsverwaltung zu optimieren und das Kundenerlebnis zu personalisieren, wie es bei Plattformen wie Amazon der Fall ist.
2. Gesundheitswesen: Data-Mining-Techniken wie Klassifizierung und Clustering analysieren Patientenakten (EHR) und medizinische Bilder, um mit Krankheiten verbundene Muster zu erkennen, Risikofaktoren vorherzusagen oder die Wirksamkeit von Behandlungen zu bewerten. Die Auswertung von Diagnosedaten kann z. B. bei der Früherkennung von Krankheiten wie Krebs (z. B. mithilfe von Datensätzen wie dem Brain Tumor Dataset) oder bei der Vorhersage von Krankenhauseinweisungen helfen und so zu einer verbesserten Patientenversorgung und Ressourcenzuweisung in Institutionen wie den NIH beitragen. Weitere Beispiele findest du unter KI im Gesundheitswesen.

Data Mining und Ultralytics

Bei Ultralytics untermauern Data-Mining-Prinzipien viele Aspekte der Entwicklung und des Einsatzes modernster Computer-Vision-Modelle (CV) wie Ultralytics YOLO. Um robuste Modelle für Aufgaben wie die Objekterkennung oder die Bildsegmentierung zu trainieren, sind hochwertige, gut verstandene Daten erforderlich. Data-Mining-Techniken sind bei der Datenvorverarbeitung, der Datenerfassung und -beschriftung unerlässlich, um Daten zu bereinigen, Verzerrungen zu erkennen(Dataset Bias) und relevante Merkmale auszuwählen, was letztendlich die Modellgenauigkeit verbessert.

Darüber hinaus bietet Ultralytics HUB eine Plattform, auf der Nutzer Datensätze verwalten und Modelle trainieren können. Die Tools im HUB-Ökosystem erleichtern die Erkundung und das Verständnis von Datensätzen und ermöglichen es den Nutzern, Data-Mining-Konzepte anzuwenden, um ihre eigenen ML-Workflows zu optimieren und Techniken wie die Datenerweiterung effektiv zu nutzen. Das Verständnis von Daten durch Mining ist entscheidend, bevor Schritte wie das Tuning von Hyperparametern unternommen werden. In unserem Blog erfährst du mehr über die Rolle von maschinellem Lernen und Data Mining in der Computer Vision. Frameworks wie PyTorch und Bibliotheken wie OpenCV sind grundlegende Werkzeuge, die bei diesen Prozessen zum Einsatz kommen.