In der Welt der Data Science stellt die Suche nach aufschlussreichen Mustern und präzisen Modellen in großen Datensätzen eine ständige Herausforderung dar. Active Learning, eine Technik aus dem Bereich des maschinellen Lernens, bietet einen innovativen Ansatz, um diesen Prozess zu optimieren. Dabei werden gezielt die informativsten Datenpunkte ausgewählt und gekennzeichnet, was letztendlich die Effizienz und Genauigkeit von Modellen verbessert. Active Learning kommt oft bei Anwendungsfällen von Bild- und Texterkennungen zum Einsatz, bei denen Deep-Learning-Methoden genutzt werden.

Kurz erklärt: Wie funktioniert Active Learning?

Der Unterschied zu anderen Machine-Learning-Methoden besteht darin, dass bei der Modellentwicklung nicht der gesamte Trainingsdatensatz durch den Menschen gelabelt wird. Dieses Data Labeling bedeutet, dass die Trainingsdaten bereits im Vorfeld kategorisiert werden, z.B. dass es sich um Hunde- oder Katzenbilder handelt.

Nehmen wir an, dass nur rund 10% des Trainingsdatensatzes entsprechend gelabelt werden und ein entsprechendes Active-Learning-Modell darauf trainiert wird. Anschließend wird das Modell den restlichen Trainingsdatensatz klassifizieren.

Der Unterschied zu anderen Machine-Learning-Methoden besteht darAn dieser Stelle wird das Modell bestimmte Datenpunkte, die es nicht selbstständig mit entsprechend hoher Genauigkeit klassifizieren kann, an die Entwickler zurückgeben. Diese können die nicht-klassifizierten Datenpunkte dann wiederrum mit zusätzlichen Informationen anreichern. Anschließend wird der Prozess aus Training, Klassifizierung und eventueller Rückfragen wiederholt.

Vorteile von Active Learning

Der Vorteil für Data Scientists liegt darin, dass zu Beginn nicht der komplette Trainingsdatensatz vollständig gelabelt sein muss. Dies ist eine immense Zeitersparnis. Zudem lässt sich mithilfe von Active Learning die Generalisierung von Modellen verbessern, indem sich das Active-Learning-Modell auf den Teil der Population konzentriert, für die die Aussagen nicht präzise genug sind. Dies reduziert Ergebnisverzerrungen bei der Nutzung von Trainingsdaten gegenüber Echt-Daten (Overfitting).