KI-Modelle erstellen – eine (komplexe) Anleitung

KI-NO zu sagen können sich vielleicht noch die Hollywood-Autoren erlauben, aber alle anderen Industriebranchen haben längst die Potenziale dieser bahnbrechenden Technologie erkannt. Das Erstellen von KI-Modellen ist unerlässlich für den Erfolg bei der Automatisierung von Aufgaben, der Analyse von Datensätzen sowie bei der Produktinnovation. Wir zeigen Ihnen als regelmäßige KI-Anwender, wie Sie funktionale KI-Modelle mit fortgeschrittenen Fähigkeiten entwickeln können.

Definieren wir: was ist ein KI-Modell?

Künstliche Intelligenz im Allgemeinen ist anpassungs- und lernfähiges Problemlösungsverhalten durch Computersysteme. Die Künstliche Intelligenz soll dabei ebenjene Aufgaben lösen, die auch durch menschliche Intelligenz erledigt werden können.

KI-Modelle sind enger definiert. Sie verwenden Algorithmen für ihre Berechnungsstruktur. So sollen jene Daten aufgenommen werden, aus denen das Künstliche lernt. Die Daten sind zudem die Grundlage für die KI-Entscheidungen und Vorhersagen. Effektivität und Effizienz in der Aufgabenerledigung sind zentrale Elemente einer gut strukturierten KI. Um das zu erreichen, muss deren Entwicklung sorgfältig geplant sowie strategisch umgesetzt werden.

Ist das erreicht, kann man die Vorteile nutzen: Rationalisierung wiederholbarer Aufgaben, Entschlüsselung komplizierter Muster in großen Datensätzen und vieles mehr.

Voraussetzungen: was ist für ein KI-Modell erforderlich?

Zählen bei einer Immobilie die drei Faktoren Lage, Lage und Lage, zählen für ein erfolgreiches KI-Modell Daten, Daten und nochmals Daten. Sie stellen die Grundlage dafür da, dass ein KI-System lernt und Antworten und Prognosen so genau wie möglich von sich gibt. Die Daten sollten aber nicht chaotisch vorliegen. Wichtig ist, dass diese schon bei der Datenbeschaffung bereinigt und strukturiert vorhanden sind. Aus dieser präventiven Ordnung können die Entwickler dank neuronaler Netze oder auch maschinellem Lernen KI-Frameworks erstellen.

Eine wichtige Fähigkeit eines KI-Modells ist es, neuartige Inhalte oder Lösungen zu generieren. Um das zu verbessern, nutzen Unternehmen die Expertise renommierter Dienstleister. Zusammen werden Problem in diesem Bereich identifiziert und nach strategischen Ansätzen gesucht. Letztlich ist auch hier das Ziel, die Wettbewerbsfähigkeit zu stabilisieren und letztlich zu erhöhen. Damit das auf diesem Weg funktioniert, muss jedes neue KI-Modell kontinuierlich lernen, sich anpassen und stets die modernste Technologie nutzen. Denken Sie über den Aufbau eines KI-Modells nach, bewerten Sie dabei stets die gesamte Entwicklungsdauer. Unser Expertenrat – beachten Sie dabei folgende Schritte:

1. Problem definieren: Formulieren Sie die Aufgabe oder das Ziel des KI-Einsatzes klar und eindeutig.
2. Daten sammeln: Training ist alles. KI-Modell trainieren mit relevanten und ausreichenden Daten. Sammeln Sie diese.
3. Daten vorbereiten: Trainieren Sie nicht mit Redundanzen. Bereinigen, formatieren und organisieren Sie die Daten für ein effektives Training der KI.
4. Daten aufteilen: Bewerten Sie die Leistung Ihres KI-Modells, indem Sie den Datensatz in Trainings-, Validierungs- und Testsätze separieren.
5. Algorithmus wählen: Wählen Sie einen geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen oder Deep Learning. Grundlage dessen sollten das behandelte Problem und relevante Datenmerkmale sein.
6. KI-Modell trainieren: Nutzen Sie den ausgewählten Algorithmus, um das KI-Modell mit dem Trainingsdatensatz zu schulen.
7. KI-Modell evaluieren: Bewerten Sie die Modell-Leistung anhand von Metriken und Techniken, die auf den von Ihnen festgelegten Problembereich zugeschnitten sind.
8. KI-Modell feinabstimmen: Für immer profundere Ergebnisse verfeinern Sie die Parameter und die Architektur des Modells.
9. KI-Modell testen: Durch den Testdatensatz validieren Sie die Leistung des Modell.
10. KI-Model einsetzen: Um das Modell in der Praxis einzusetzen, integrieren Sie es in die gewünschte Anwendung.
11. Überwachen und aktualisieren: Nichts ist von sich aus frei von Fehlern. Kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Parameter des KI-Modells sorgen für eine laufend optimierte Umgebung. So berücksichtigen Sie auch veränderte Datentrends.

Beachten Sie diese elf Punkte, sind Sie imstande, ein technisch solides KI-Modell zu entwickeln. Dieses wird strategisch auf Ihre Unternehmensziele ausgerichtet sein. So schaffen Sie Mehrwert und fördern Innovationen.

Kosten: woraus setzen sich die Entwicklungskosten für ein KI-Modell zusammen?

Experten, Equipment, Zeit und Know-how – die Entwicklung eines ausgereiften KI-Modells ist mit verschiedenen Kostenfaktoren verbunden. Hinzu kommen noch die Aufwände in Sachen Datenerfassung, Datenaufbereitung sowie Training des Algorithmus. Vergessen Sie nicht die Zeit, die für Rechenprozesse, Tests, Integration, Wartung und spätere Updates anfallen.

Die Kosten für Datenbeschaffung und deren Aufbereitung sind in der Regel höher, wenn diese komplex sind oder rar.

Ehe Sie eigene KI-Modelle entwickeln, ist ein realistisches Verständnis der Kosten unablässig. Von der ersten Planung bis zu den laufenden Updates und der Wartung fließt alles in die Kostenplanung ein. Letztere hilft, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche laufenden Projekte fortgesetzt werden sollen. Ein solches Kostenmanagement minimiert Risiken und maximiert Ihre KI-Investitionen.

Ethische und rechtliche Implikationen durch KI-Modelle

KI ist ein Werkzeug und ist damit für sich genommen ethisch neutral. Was damit geschieht, liegt in Menschenhand. Das bedeutet, Sie sollten sich bei der Entwicklung von KI-Modellen Gedanken zu den ethischen, rechtlichen und auch gesellschaftlichen Auswirkungen machen. Das Einhalten ethischer Standards kann entscheidend dafür sein, ob die Öffentlichkeit entweder mit Vertrauen oder mit Misstrauen auf die neue Technologie blickt. Selbstverständlich muss sich die Entwicklung in den Grenzen gesetzlicher Normen bewegen. Sie stellen sich mit Sicherheit die Frage, wie man nun ein KI-Modell entwickeln kann, das nicht nur effektiv ist, sondern intrinsisch verantwortungsvoll „denkt“ und zudem globalen Standards entspricht?

Die Antwort lautet wie folgt: Nehmen Sie am Beginn den Datenschutz, die potenzielle algorithmische Voreingenommenheit sowie die Rechenschaftsplicht gründlich unter die Lupe. KI nutzt, vor allem, wenn sie im Internet agiert, fremde Daten fürs Lernen. Halten Sie sich daher stets auf dem Laufenden, was das Recht auf geistiges Eigentum betrifft. Gesetze werden bald auch die Transparenz des KI-Entscheidungsprozess regeln – seien Sie auch hier immer auf dem Laufenden. Gestalten Sie Ihre KI-Modelle so, dass sich diese innerhalb geltender Gesetze bewegen. Ethische Grenzen sind ebenfalls wichtig – statt rechtlich aber eher auf einem gesellschaftlichen Akzeptanz-Level.

Gesellschaftliche Akzeptanz und Verantwortung sind zentrale Elemente von KI-Systemen. Durch die Medien ging das Beispiel, dass der Facebook-Algorithmus schwarzhäutige Menschen mit Affen verwechselte. Ein Shitstorm war die Folge, der ein weniger einflussreiches Unternehmen wohl in den Ruin hätte treiben können. Daher sollten Sie sicherstellen, dass Ihre KI nicht versehentlich Vorurteile oder Diskriminierung fördert. Hilfreiche Tools für die KI-Modell-Erstellung sind die Vorschriften, wie hierbei Modellprotokolle für den Schutz personenbezogener Daten zu erstellen sind. Verwenden Sie diese. Nutzen Sie zudem die Expertenhilfe hochqualifizierter Softwareentwickler für die Handhabe der komplexen Datennutzungsvorschriften (z. B. GDPR).

Je transparenter Sie die Methoden Ihrer KI darstellen, desto geringer fällt auch das Black-Box-Phänomen dabei aus. Statt die Entscheidungsprozesse der KI im Dunkeln zu lassen, sagen Sie klar, wie und warum diese durchgeführt werden. In diesem Kontext ist es auch wichtig, dass alle Beteiligten und Betroffenen verstehen, wie man ein umfangreiches Sprachmodell erstellt und somit das komplexe Systemwissen leicht verdaulich zugänglich macht. Durch diese Vorgänge bringen die Menschen bzw. Nutzer Ihrem System mehr Vertrauen gegenüber. Unterstützen Sie diese Tendenzen durch eine solide Dokumentation während der Entwicklung.

Fazit – KI-Entwicklung einfach gemacht

KI-Modelle sind so intelligent, wie die Daten, die ihnen zugrunde liegen. Wichtig ist, dass ein KI-Modell aus einer Mischung aus Kreativität und technischem Geschick entsteht. Experten fügen noch ihr tiefes Verständnis für die Feinheiten der KI-Technologie bei. Wenn Sie von der Möglichkeit einer eigenen KI fasziniert sind und dafür Hilfe suchen, stellen Ihnen unsere Fachleute ihr Fachwissen zur Verfügung. KI-Entwicklung „einfach gemacht“ mit Software Mind.