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Intelligente Systeme Wie Data Science zu einer erfolgreichen KI führt

Redakteur: Julia Bender

Die Entwicklung von KI-Methoden schreitet zunehmend voran. Doch auf welche Faktoren kommt es dabei an? Was sollte beachtet werden? Der Professor für Datenbanken und Informationssystem der Technischen Universität Illmenau Kai-Uwe Sattler gibt Antworten.

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Um eine KI erfolgreich zu entwickeln, spielt die Qualität der Daten eine bedeutende Rolle.
Um eine KI erfolgreich zu entwickeln, spielt die Qualität der Daten eine bedeutende Rolle.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Eine große Menge an Daten in Kombination mit intelligenten Algorithmen führt nicht zwangsläufig zu nutzbringenden KI-Anwendungen, denn „große Datenmengen allein genügen leider nicht“, erklärt der Professor für Datenbanken und Informationssysteme der TU Illmenau Kai-Uwe Sattler. Damit die Künstliche Intelligenz auch auf der Ebene der tiefen Netze erfolgreich lernen kann, ist es unumgänglich, dass nicht nur große, sondern auch die richtigen Datenmengen eingepflegt werden. Die Trainingsdaten für Bildererkennung sollten deshalb neben den zu identifizierenden Objekten auch Negativbeispiele umfassen. Hierbei muss jedoch darauf Acht gegeben werden, dass es weder zu Bias noch zu Diskriminierung kommt.

Entscheidend ist, welche Daten verwendet werden

Brauchbar sind lediglich solche Daten, die tatsächlich das zu bearbeitende Problem erfassen. Im Bereich der Predictive Maintenance bedeutet dies, dass es nicht nur die normalen Betriebsdaten, sondern auch Fehlerzustände braucht. Nach der Erfassung der Daten erfolgt deren Aufarbeitung, die aus der Bereinigung, dem Erkennen und dem Entfernen fehlerhafter Werte sowie der Verknüpfung mit anderen Daten besteht. Um eine gewisse Nachvollziehbarkeit sicherzustellen, sollte eine Dokumentation der Daten sowie der Erfassungs- und Verarbeitungsprozesse erfolgen. „Data Engineering stellt die Methoden und Infrastrukturen für diese Prozesse zur Verfügung und umfasst Datenmanagement, Datenintegration und Datenaufbereitung“, äußert Kai-Uwe Sattler.