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concept#Maschinelles Lernen#Daten#Analytics#Plattform

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen extrahiert Muster und trifft Vorhersagen aus Daten mithilfe statistischer Modelle und Algorithmen.

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das statistische Modelle und Algorithmen nutzt, um aus Daten Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Datenplattform und ETL-PipelinesModell-Serving-Infrastruktur (z. B. KFServing)Monitoring- und Observability-Tooling

Prinzipien & Ziele

Datenqualität vor ModellkomplexitätErklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit sicherstellenIteratives Experimentieren und Validieren
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Bias und Diskriminierung durch ungeeignete Trainingsdaten
  • Überanpassung an Trainingsdaten (Overfitting)
  • Unsachgemäße Nutzung ohne Monitoring führt zu Fehlentscheidungen
  • Versionierung von Daten, Features und Modellen
  • Kontinuierliches Monitoring auf Drift und Leistungseinbußen
  • Transparente Dokumentation von Datenquellen und Entscheidungen

I/O & Ressourcen

  • Rohdaten und Label für Trainingssets
  • Feature-Definitionen und Domänenwissen
  • Infrastruktur für Training und Deployment
  • Trainierte Modelle und Validierungsberichte
  • Metriken zur Modellqualität
  • Produktionsfähige Inferenzendpunkte

Beschreibung

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das statistische Modelle und Algorithmen nutzt, um aus Daten Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Es ermöglicht automatisierte Entscheidungsunterstützung und kontinuierliche Modellverbesserung durch Training mit Beispieldaten. Einsatzfelder reichen von Vorhersage über Personalisierung bis zur Anomalieerkennung.

✔

  • Automatisierte Mustererkennung reduziert manuellen Aufwand
  • Verbesserte Vorhersagegenauigkeit gegenüber heuristischen Regeln
  • Skalierbarkeit für große Datenmengen

✖

  • Abhängigkeit von der Verfügbarkeit und Qualität von Trainingsdaten
  • Begrenzte Erklärbarkeit komplexer Modelle
  • Pflegeaufwand für Daten- und Modell-Drift

  • Genauigkeit (Accuracy)

    Anteil der korrekt vorhergesagten Fälle an allen Fällen.

  • F1-Score

    Harmonisches Mittel aus Präzision und Recall für unausgeglichene Klassen.

  • Modell-Latenz

    Zeit zwischen Eingabe und Vorhersage in Produktionsinferenz.

Vorhersagemodelle in der Windkraft

Anwendung von ML zur Vorhersage von Leistungseinbrüchen und Wartungsbedarf bei Turbinen.

Personalisierte Empfehlungen im Handel

Empfehlungssysteme verbessern Konversionsraten durch Nutzersignale und Browsing-Daten.

Anomalieerkennung im Finanzwesen

Einsatz von ML-Algorithmen zur Erkennung ungewöhnlicher Transaktionsmuster und Betrugsversuche.

1

Problemdefinition und Zielmetrik festlegen

2

Datenaufbereitung, Explorative Analyse und Feature-Engineering

3

Modellauswahl, Training und Cross-Validation

4

Deployment, Monitoring und Modellpflege

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Hartkodierte Features in Produktionspipelines
  • Unzureichende Tests für Modelle und Datenänderungen
  • Monolithische Infrastruktur ohne Reproduzierbarkeit
Datenqualität und -verfügbarkeitRechenressourcen und KostenFachliche Expertise im Team
  • Verwendung historischer, biasbehafteter Daten für Kreditentscheidungen
  • Automatisches Blockieren von Nutzern basierend auf unvalidierten Modellen
  • Einführung in Produktivumgebung ohne Monitoring
  • Unterschätzung des Aufwands für Datenaufbereitung
  • Ignorieren von Hidden Bias bei Trainingsdaten
  • Fehlende Governance für Modell-Lifecycle
Statistik und maschinelles LernenDatenengineering und Feature-EngineeringModellvalidierung, Metriken und Monitoring
Skalierbare Datenpipelines für kontinuierliches TrainingRobustes Monitoring für Modell- und Daten-DriftSicherstellung von Nachvollziehbarkeit und Governance
  • • Gesetzliche Vorgaben zum Datenschutz
  • • Begrenzte Menge beschrifteter Trainingsdaten
  • • Infrastrukturkapazitäten für Training und Inferenz