Einführung in die Machine-Learning-Inferenz
Stell dir vor, du hast ein großartiges Machine-Learning-Modell trainiert, das dem Business-Team hilft, mit relevanten Empfehlungen mehr Kundinnen und Kunden zu gewinnen. Der logisch nächste Schritt ist, das trainierte Modell in die Unternehmensinfrastruktur einzubinden, damit das Business damit Vorhersagen auf Basis neuer Kundendaten treffen kann. Dieser Einsatz eines bereits vorhandenen Modells wird Inferenz genannt.
Machine-Learning-Inferenz ist entscheidend, weil sie das Modell für reale Anwendungsfälle nutzbar macht – etwa für Vorhersagen, Klassifikationen oder Empfehlungen.
Am Ende dieses Blogs verstehst du besser, wie Machine-Learning-Inferenz funktioniert, wie sie sich vom herkömmlichen Training unterscheidet, und erhältst einen Überblick über gängige Inferenzansätze – inklusive ihrer Vorteile, Herausforderungen und praxisnaher Anwendungen.
Machine-Learning-Inferenz vs. Training
Wichtig zuerst: Machine-Learning-Inferenz und Machine-Learning-Training sind nicht dasselbe und kommen in zwei unterschiedlichen Phasen eines ML-Projekts zum Einsatz. Dieser Abschnitt erklärt die Unterschiede anschaulich anhand der Restaurant-Analogie von Cassie Kozyrkov.
Sie beschreibt: Um eine gute Pizza (ein wertvolles Produkt) zu machen, braucht es ein Rezept (Modell oder Formel), das vorgibt, wie die Zutaten (Qualitätsdaten) mit welchen Geräten (Algorithmen) zubereitet werden.
Ohne Küche kommt kein Essen zum Gast. Und die Küche (Data-Science-Team) stiftet nur dann Wert, wenn die Gäste das Essen auch schätzen.
Für ein gutes Kundenerlebnis und einen besseren ROI arbeiten beide Bereiche Hand in Hand.
Küche (Data-Science-Team) & Gastraum (Business-Team)
Machine-Learning-Training
Beim Training eines Machine-Learning-Modells kommen Trainings- und Validierungsdaten zum Einsatz. Mit den Trainingsdaten wird das Modell aufgebaut, mit den Validierungsdaten werden die Modellparameter feinjustiert, um es möglichst robust zu machen. Am Ende der Trainingsphase sollte das Modell neue Daten mit möglichst wenigen Fehlern vorhersagen können. Diese Phase entspricht der „Küche“.
In unserem umfassenden Guide What is Machine Learning erfährst du, was Machine Learning ist, wie es sich von KI und Deep Learning unterscheidet und warum es eines der spannendsten Felder der Data Science ist.
Machine-Learning-Inferenz
Gerichte werden erst serviert, wenn sie verzehrfertig sind – genauso muss ein Machine-Learning-Modell trainiert und validiert sein, bevor es Vorhersagen liefern kann. Die Inferenz entspricht also der Restaurantsituation. Beides braucht Aufmerksamkeit, um bessere und genauere Ergebnisse zu erzielen – und damit Kundenzufriedenheit und Geschäftserfolg.
Warum die Unterschiede wichtig sind
Die Unterschiede zwischen Inferenz und Training zu kennen, ist zentral, um nach dem Go-live die Rechenressourcen für Training und Inferenz im Produktivbetrieb sinnvoll einzuplanen.
Die Modellleistung sinkt in Produktionsumgebungen häufig. Wer die Unterschiede versteht, kann geeignete Strategien für Industrialisierung und langfristiges Monitoring ableiten.
Wichtige Überlegungen bei der Wahl zwischen Inferenz und Training
Ob ein bestehendes Inferenzmodell genutzt oder ein komplett neues Modell trainiert wird, hängt von Problemstellung, Ziel und vorhandenen Ressourcen ab.
Wichtige Kriterien sind unter anderem Time-to-Market, Ressourcen- bzw. Entwicklungskosten, Modellleistung und Team-Expertise.
- Time-to-Market. Es ist wichtig zu wissen, wie viel Zeit zur Verfügung steht, wenn du zwischen Training und dem Einsatz eines bestehenden Modells wählst. Oft braucht ein vortrainiertes Modell weniger Zeit und kann dem Business einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
- Ressourcen oder Entwicklungskosten. Je nach Use Case kann das Training eines Modells große Datenmengen und erhebliche Ressourcen erfordern. Ein Inferenzmodell kommt meist mit weniger Ressourcen aus – und erzielt in kurzer Zeit oft sogar bessere Ergebnisse.
- Modellleistung. Das Training ist iterativ und führt nicht automatisch zu einem robusten Modell. Ein Inferenzmodell kann im Vergleich zu einem Inhouse-Modell bessere Performance liefern. Heute sind Erklärbarkeit und Bias-Mitigation zentral; Inferenzmodelle müssen dafür ggf. aktualisiert werden.
- Team-Expertise. Für robuste ML-Modelle braucht es Expertise in Training und Industrialisierung. Diese ist nicht immer sofort verfügbar – der Rückgriff auf Inferenzmodelle kann dann die beste Option sein.
Bayessche Inferenz im Machine Learning
Die bayessche Inferenz ist eine Technik im Machine Learning, mit der Algorithmen mithilfe des Satzes von Bayes Vorhersagen treffen, indem sie ihr Vorwissen durch neue Evidenz aktualisieren.
Aber was ist der Satz von Bayes?
Er beschreibt die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A, gegeben, dass ein anderes Ereignis B eingetreten ist. Die Formel lautet:
Satz von Bayes
P(A): Prior → Die Wahrscheinlichkeit, dass A eintritt, ohne Wissen über andere Ereignisse.
P(B): Der Normalisierungsfaktor, der die Berechnung der posterioren Wahrscheinlichkeit von B ermöglicht.
P(A|B): Posterior → Die Wahrscheinlichkeit, dass A eintritt, gegeben, dass B eintritt.
P(B|A): Likelihood → Die Wahrscheinlichkeit, dass B eintritt, falls A eintritt.
Mit diesem Rüstzeug schauen wir uns die Vorteile der bayesschen Inferenz und einige Anwendungen im Alltag an.
In unserem Naive-Bayes-Klassifikationstutorial mit Scikit-learn lernst du, wie du mit Pythons Scikit-learn einen Naive-Bayes-Klassifikator erstellst und evaluierst.
Vorteile der bayesschen Inferenz
Die bayessche Inferenz bietet zahlreiche Vorteile, unter anderem:
- Flexibilität. Sie lässt sich auf lineare und nichtlineare Modelle und auf viele ML-Probleme anwenden – von Regression und Klassifikation über Clustering bis hin zur Sprachverarbeitung und mehr.
- Intuitiver. Der Übergang vom Prior zum Posterior mittels neuer Daten ähnelt der Art, wie Menschen Überzeugungen anhand neuer Informationen anpassen – das wirkt intuitiver. Beispiel: Wer glaubt, dass es morgen schneit, und dann den Wetterbericht prüft, passt diese Überzeugung entsprechend an.
- Gut interpretierbar. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen über mögliche Vorhersagewerte sind gut interpretierbar und helfen Entscheidenden, je nach Risikotoleranz fundierte Entscheidungen zu treffen.
Anwendungen der bayesschen Inferenz im Machine Learning
Einige reale Einsatzszenarien der bayesschen Inferenz im ML:
- Kreditkartenbetrugserkennung. Bayessche Inferenz kann genutzt werden, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Ausgehend von einer Prior-Wahrscheinlichkeit für Betrug basierend auf historischen Daten wird diese mit neuen Informationen wie Transaktionsbetrag oder Kaufhistorie mittels Satz von Bayes zum Posterior aktualisiert – um zu entscheiden, ob eine Transaktion betrügerisch ist.
- Medizinische Diagnostik. In Diagnosen hilft der Satz von Bayes, Daten früherer Fälle auszuwerten und die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, dass eine Patientin oder ein Patient eine bestimmte Erkrankung hat. Bayes-Ansätze berücksichtigen verschiedene Einflussfaktoren und liefern erklärbare, probabilistische Schätzungen statt bloß binärer Ergebnisse.
- Bildverarbeitung. In der Bildverarbeitung gibt es viele Anwendungen – etwa Rauschunterdrückung mittels Verfahren wie Markov-Chain-Monte-Carlo und dem Satz von Bayes.
- Sprachverarbeitung. Bayesian Nonparametric Clustering (BNC) wird in nichtparametrischen hierarchischen neuronalen Netzen für Sprach- und Emotionserkennung eingesetzt und übertrifft dabei oft andere State-of-the-Art-Modelle.
Kausale Inferenz im Machine Learning
Kausale Inferenz ist ein statistischer Ansatz in KI und Machine Learning, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Merkmalen zu verstehen.
Im Marketing möchten Entscheiderinnen und Entscheider zum Beispiel wissen, welche Kampagne die höchste Conversion-Rate bringt. Kausale Inferenz hilft, den ursächlichen Zusammenhang zwischen Conversion-Rate und Kampagne zu identifizieren, um Conversions zu maximieren.
Unser Track Statistical inference with R macht dich mit den Kernkompetenzen der statistischen Inferenz vertraut, die du benötigst, um statistische und ML-Modelle zu verstehen, zu interpretieren und zu optimieren.
Warum kausale Inferenz im Machine Learning wichtig ist
Kausale Inferenz ist aus mehreren Gründen wichtig – unter anderem für effiziente Vorhersagen und Fairness. Ein kurzer Blick auf beide:
- Effiziente Vorhersagen. In vielen ML-Use-Cases reicht Korrelation nicht aus, weil sie keine Kausalität impliziert. Kausale Inferenz hilft ML Engineers, ursächliche Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren – das führt zu präziseren Vorhersagen.
- Fairness. Mit kausaler Inferenz lassen sich Ursachen für Verzerrungen in Daten erkennen. So können geeignete Maßnahmen ergriffen werden, um Bias zu mindern – und bessere ML-Modelle zu entwickeln.
Herausforderungen bei der Umsetzung kausaler Inferenz im Machine Learning
Wie andere ML-Techniken bringt auch die Umsetzung kausaler Inferenz eigene Herausforderungen mit sich, unter anderem:
- Viel und hochwertige Daten. Für valide kausale Schlüsse braucht es große Datenmengen in hoher Qualität. Reale Daten sind oft unordentlich – ein perfekter Ansatz zur Fehlerbereinigung ist schwer zu finden.
- Interpretierbarkeit. Die Methoden zur Schätzung von Kausalität sind oft komplex und erfordern sowohl fundierte Statistikkenntnisse als auch tiefes Domänenwissen, um Ergebnisse richtig zu deuten.
- Konfundierende Variablen. Diese stehen sowohl mit unabhängigen als auch abhängigen Variablen in Beziehung und können den wahren kausalen Effekt verzerren – was die präzise Schätzung erschwert.
Fazit
Dieser Beitrag hat erklärt, was Machine-Learning-Inferenz ist, wie sie sich vom Training unterscheidet, und welche Punkte du bei der Wahl zwischen beidem beachten solltest. Neben bayesscher und kausaler Inferenz wurden auch deren Bedeutung und Herausforderungen im ML-Kontext beleuchtet.
Merke: Ohne Inferenz bleibt jedes ML-Modell wirkungslos im Alltag. Erst durch Inferenz lassen sich Modelle in bestehende Anwendungen integrieren und von Unternehmen und Stakeholdern für messbaren Business-Impact nutzen.
