Wie funktionieren künstliche neuronale Netze und warum sind sie so effektiv?

Künstliche neuronale Netze bilden das Fundament des Deep Learning und zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu verarbeiten. Im Gegensatz zu klassischen Machine-Learning-Methoden, die oft auf vorgegebenen Merkmalen basieren, lernen neuronale Netze eigenständig Repräsentationen aus den Eingabedaten – und das häufig mit höherer Genauigkeit und Effizienz.

Ein künstliches Neuron ist der elementare Baustein dieser Netze und ahmt auf mathematische Weise die Funktion biologischer Neuronen nach. Es empfängt verschiedene Eingaben, gewichtet diese individuell, addiert einen sogenannten Bias hinzu und leitet die Summe durch eine Aktivierungsfunktion weiter. Diese Aktivierungsfunktion ist entscheidend, da sie Nichtlinearitäten ins System bringt und es ermöglicht, komplexe Zusammenhänge abzubilden. Häufig verwendete Funktionen sind etwa Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) oder Tanh (Hyperbolischer Tangens).

Das eigentliche Lernen des Netzes geschieht durch die Anpassung der Gewichte und Biases mittels eines iterativen Verfahrens namens Backpropagation. Dabei wird ein Fehlermaß zwischen vorhergesagtem und tatsächlichem Ergebnis berechnet und rückwärts durch das Netz propagiert. Mit Optimierungsalgorithmen wie Gradient Descent werden die Parameter so verändert, dass der Fehler minimiert wird. Dieses fein abgestimmte Zusammenspiel aller Neuronen und ihrer Parameter ermöglicht es dem Netz, aus Beispieldaten zu lernen und generalisierte Aussagen auf neue, unbekannte Daten zu treffen.

Wichtig ist, zwischen trainierbaren Parametern (Gewichte und Biases) und Hyperparametern zu unterscheiden. Letztere werden vor dem Training festgelegt und beeinflussen das Lernverhalten und die Architektur des Netzes. Dazu zählen etwa die Anzahl der Schichten, die Lernrate, Batch-Größe oder Regularisierungsmechanismen, die Überanpassung verhindern sollen. Die Wahl und Feinjustierung dieser Hyperparameter erfordert oft viel Erfahrung und experimentelles Vorgehen.

Die Kraft neuronaler Netze liegt in der Kombination vieler einfacher Einheiten, die durch nichtlineare Aktivierungen komplexe Zusammenhänge modellieren können. Dadurch eignen sie sich nicht nur für klassische Anwendungen wie Bilderkennung oder Sprachverarbeitung, sondern gewinnen zunehmend auch in anderen Disziplinen an Bedeutung.

Darüber hinaus ist es entscheidend, die Grenzen und Voraussetzungen neuronaler Netze zu verstehen. Ohne ausreichend und repräsentative Trainingsdaten sowie geeignete Hyperparameter-Einstellungen kann das Modell entweder überfitten oder zu ungenau bleiben. Ebenso spielen Rechenleistung und Modellkomplexität eine Rolle, da tiefe Netze mit vielen Schichten erhebliche Ressourcen benötigen. Für ein tiefes Verständnis ist es ratsam, sich nicht nur mit der Funktionsweise einzelner Neuronen zu beschäftigen, sondern auch mit dem Zusammenspiel von Architektur, Trainingsalgorithmen und Datenqualität.

Wie man Daten effizienter überträgt und für Machine Learning vorbereitet: AWS DataSync, AWS Glue und Speicherlösungen

Datenübertragung mit AWS DataSync

AWS DataSync ist ein hochoptimiertes Tool für die Datenmigration, das speziell entwickelt wurde, um die Geschwindigkeit und Effizienz von Datenübertragungen zu erhöhen. DataSync nutzt ein eigens entwickeltes Netzwerkprotokoll und eine parallele, multithreaded Architektur, die den Transfer von Daten erheblich beschleunigt. Besonders bei der Migration von Daten, wiederkehrenden Datenverarbeitungs-Workflows für Analysen und maschinelles Lernen (ML) sowie bei Prozessen zur Datensicherung zeigt sich die Effizienz von DataSync.

Ein wichtiger Vorteil von AWS DataSync liegt in der flachen, pro-Gigabyte-Preisstruktur, die es ermöglicht, Daten kostengünstig zu übertragen, ohne teure kommerzielle Übertragungstools oder benutzerdefinierte Skripte entwickeln zu müssen. Durch die einfache und schnelle Migration von Daten in verschiedene AWS-Speicherdienste können Organisationen Ressourcen besser nutzen und gleichzeitig die Komplexität ihrer Infrastruktur reduzieren.

Die Hauptanwendungsfälle für AWS DataSync umfassen:

• Daten entdecken: Mit AWS DataSync lassen sich die Leistungsfähigkeit und Nutzung von On-Premises-Speichern überwachen, und es werden Empfehlungen für die Migration zu AWS-Speicherdiensten gegeben.

• Daten migrieren: Aktive Datensätze werden schnell in AWS-Speicherdienste übertragen. Dies umfasst auch automatische Verschlüsselung und Datenintegritätsvalidierung, die sicherstellen, dass die Daten sicher und unbeschädigt ankommen.

• Archivierung von „kalten“ Daten: Weniger häufig genutzte Daten können direkt in hochverfügbare und kostengünstige Langzeitspeicherklassen wie S3 Glacier verschoben werden. Dies spart Platz auf lokalen Speichern und ermöglicht die Abschaltung veralteter Systeme.

• Daten replizieren: Daten können in kostengünstigere Amazon S3-Speicherklassen oder andere AWS-Speicherdienste wie Amazon EFS oder FSx für Windows File Server repliziert werden.

Datenvorbereitung mit AWS Glue

Ein herausragendes Merkmal von AWS Glue ist seine serverlose Architektur, die keine Verwaltung von Servern oder deren Lebenszyklus erfordert. Die automatische Generierung von ETL-Skripten und die automatische Schema-Inferenz ermöglichen eine einfache und effiziente Datenintegration. AWS Glue unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, sowohl aus der Cloud als auch von On-Premises-Systemen, und bietet umfangreiche Integrationsmöglichkeiten, um Daten aus verschiedenen Systemen zu verbinden.

Die typischen Anwendungsfälle für AWS Glue umfassen:

• Komplexe ETL-Pipelines: AWS Glue eignet sich hervorragend für die Entwicklung und Verwaltung von ETL-Prozessen mit unvorhersehbaren Datenmengen oder variierenden Rechenanforderungen.

• Datenentdeckung: Mit den Crawling-Funktionen von AWS Glue können Daten schnell und effizient identifiziert und zur späteren Analyse verfügbar gemacht werden.

• Datenverarbeitung: AWS Glue ermöglicht die Verarbeitung von Daten aus mehr als 70 verschiedenen Quellen und unterstützt unterschiedliche Arbeitslasten, einschließlich Batch-, Micro-Batch- und Streaming-Daten.

• Vereinfachte Dateningenieur-Erfahrung: Mit interaktiven Sitzungen können Daten- und ML-Ingenieure direkt in der Entwicklungsumgebung Daten vorbereiten und ETL-Prozesse erstellen.

Die Wahl des richtigen Speicherdienstes für ML-Daten

Die Auswahl des richtigen Speichers für die Speicherung und Verwaltung von Daten ist ein entscheidender Schritt im gesamten Lebenszyklus eines Machine Learning-Projekts. Die Daten, die für das Training eines Modells verwendet werden, müssen in ihrem Rohformat gespeichert werden, sodass sie jederzeit zugänglich und in optimalem Zustand für die Verarbeitung bereit sind. Darüber hinaus müssen auch die durch das Training entstehenden Modelle und deren Parameter gespeichert werden, da diese für die Durchführung von Vorhersagen benötigt werden.

Wichtige Faktoren bei der Wahl des Speicherdienstes sind:

• Haltbarkeit: Wie lange müssen die Daten aufbewahrt werden und wie beständig ist der Speicher gegenüber möglichen Ausfällen?

• Verfügbarkeit: Wie schnell muss auf die Daten zugegriffen werden können?

• Speichertyp: Je nach Bedarf können verschiedene Speichertypen wie Objekt-, Block- oder Dateispeicher erforderlich sein.

• Kosten: Der Preis ist ein wichtiger Aspekt bei der Wahl des Speichers, insbesondere wenn große Mengen an Daten gespeichert werden müssen.

• Sicherheit: Der Schutz von Daten ist entscheidend, besonders wenn es sich um sensible oder geschäftskritische Informationen handelt.

Für ML-Anwendungen werden häufig Speicherdienste wie Amazon S3, Amazon EFS und Amazon FSx für Lustre genutzt. Diese Dienste bieten eine hohe Haltbarkeit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit, um die Anforderungen von modernen ML-Workloads zu erfüllen.

Amazon S3 zum Beispiel ist ein führender Objektspeicher, der für die Speicherung von unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos und Sensoren entwickelt wurde. Amazon EFS und FSx für Lustre bieten Datei- und Blockspeicherlösungen, die für spezialisierte Anwendungen wie Hochleistungs-Computing und datenintensive ML-Prozesse geeignet sind.

Für die optimale Nutzung von AWS-Speicherdiensten in ML-Projekten ist es entscheidend, die richtigen Speicherklassen und -optionen je nach Art und Verwendungszweck der Daten auszuwählen.

Wie man die Daten für maschinelles Lernen vorbereitet: Sicherheitsaspekte und Feature Engineering

Die Sicherheit von Daten, die in einen Data Lake importiert werden, ist von entscheidender Bedeutung, da häufig sensible Informationen verarbeitet werden. Es muss sichergestellt werden, dass unbefugte Nutzer keinen Zugriff auf diese Daten haben. Ein Data Lake muss daher mit robusten Identitäts- und Zugriffsmanagementsystemen (IAM) abgesichert werden. Dabei ist es ebenso wichtig, Daten sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand zu verschlüsseln. Entsprechend müssen Sicherheitsvorkehrungen getroffen und durchgesetzt werden, um die Daten während ihrer Erzeugung und Nutzung zu schützen.

AWS Lake Formation ergänzt die genannten Dienste, indem es das Management von Datenberechtigungen zentralisiert, die Sicherheitsverwaltung vereinfacht, das Monitoring von Datenzugriffen übernimmt und so die Einhaltung von Vorschriften sicherstellt. Dieses Tool vereinfacht insbesondere die Verwaltung und Governance von Data Lakes in großem Maßstab.

Im nächsten Abschnitt werden die Techniken behandelt, die erforderlich sind, um die im Data Lake gespeicherten Daten so zu verarbeiten, dass sie für das Training von maschinellen Lernmodellen geeignet sind. Der ultimate Zweck der Phase „Daten verarbeiten“ ist es, qualitativ hochwertige Daten zu erzeugen, die das Modell effizienter und schneller lernen lassen. Je höher die Qualität des Trainingsdatensatzes, desto präziser sind die Inferenzmodelle des maschinellen Lernens.

Feature Engineering ist ein zentraler Bestandteil dieses Prozesses. Doch bevor wir tiefer in das Feature Engineering einsteigen, sollten wir ein Verständnis für die verschiedenen Datentypen entwickeln, mit denen wir arbeiten.

Kategorische Daten umfassen eine begrenzte Anzahl von Kategorien, die mit einem String dargestellt werden. Sie können entweder ordinal (z. B. die Größen eines Shirts: Small, Medium, Large, X-Large) oder nominal (z. B. die 50 US-Bundesstaaten) sein. Numerische Daten hingegen umfassen alle Arten von Zahlen, die in diskrete oder kontinuierliche Werte unterteilt werden können. Diskrete Daten sind zählbar, wie z. B. die Anzahl von Kundenbeschwerden, während kontinuierliche Daten unendlich viele Werte zwischen zwei Punkten haben, wie etwa die Länge eines Teils oder das Datum eines Zahlungseingangs.

Textuelle Daten beinhalten schriftliche Inhalte, die für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) verwendet werden, z. B. zur Sentiment-Analyse oder Textklassifikation. Bilddaten bestehen aus Pixelwerten, die für Aufgaben der Bildverarbeitung, wie Objekt- oder Gesichtserkennung, analysiert werden können. Zeitstempelbasierte Daten sind eine weitere wichtige Kategorie, bei der es sich um Messungen handelt, die zu bestimmten Zeitpunkten oder über regelmäßige Intervalle hinweg erfasst wurden. Die Reihenfolge dieser Daten ist entscheidend für die Identifikation von Mustern und Trends.

Feature Engineering selbst bezeichnet den Prozess, bei dem aus bestehenden Daten neue, nützliche Informationen extrahiert werden, um die Vorhersagekraft eines Modells zu verbessern. Hierbei wird keine neue Information hinzugefügt, sondern die bestehenden Daten so umstrukturiert, dass sie für das Modell effektiver genutzt werden können. Feature Engineering erfordert oft Domänenwissen, um die richtigen Merkmale zu extrahieren, die das Modell für eine bessere Lernfähigkeit benötigen. Je nach Art der Daten (kategorisch, numerisch, textuell, Bild- oder Zeitstempeldaten) variiert der Ansatz.

Merkmale oder Features sind die messbaren Eigenschaften der Daten, die von einem Modell zur Vorhersage genutzt werden. So könnte ein Datensatz von Verkaufsdaten Merkmale wie das Datum, die Anzahl der Besucher und die Anzahl der Bestellungen enthalten. Ein einfaches Beispiel zeigt, dass in einem Datensatz von Verkaufszahlen Wochenendtage tendenziell höhere Verkaufszahlen aufweisen. Ein einfaches Feature, das den Wochentag bezeichnet, könnte hierbei helfen, das Modell schneller und genauer zu trainieren.

Feature Engineering umfasst mehrere Bereiche, darunter Feature-Extraktion, Feature-Auswahl und die Schaffung neuer Features. Der Hauptfokus bei der Feature-Extraktion und -Auswahl liegt auf der Reduzierung der Dimensionalität des Datensatzes. Eine hohe Dimensionalität erschwert es dem Modell, Muster zu erkennen, da es mit einer größeren Anzahl von Merkmalen konfrontiert wird. Das Ziel ist es, die Dimensionen so zu reduzieren, dass die wesentlichen Merkmale erhalten bleiben und das Modell besser lernen kann.

Feature-Extraktion bezieht sich auf den Prozess, bei dem automatisch weniger bedeutungsvolle Dimensionen entfernt und nur die relevanten Merkmale beibehalten werden. Feature-Auswahl hingegen ist der Prozess, bei dem die besten Features ausgewählt werden, die zur Verbesserung des Modells beitragen. Dies ermöglicht eine effektivere Modellierung und schnellere Lernprozesse, was zu besseren Vorhersagen führt.

Wie funktioniert Hyperparameter-Tuning mit XGBoost in Amazon SageMaker?

Das Hyperparameter-Tuning ist ein essenzieller Schritt bei der Entwicklung leistungsfähiger Machine-Learning-Modelle. Amazon SageMaker bietet mit seinem integrierten XGBoost-Algorithmus eine effiziente Umgebung, um diesen Prozess automatisiert durchzuführen. Der erste Schritt besteht darin, das passende XGBoost-Image für die jeweilige Region abzurufen. Dieses Image ist die Container-Umgebung, in der das Training ausgeführt wird. Danach definiert man die Datenquellen für Training und Validierung – meist in Form von S3-Pfaden, die als Input Channels an den Algorithmus übergeben werden. Während das Trainingsset die Modellparameter lernt, dient das Validierungsset der Optimierung und Bewertung der Hyperparameter.

Der XGBoost-Estimator in SageMaker wird konfiguriert, indem Parameter wie die Anzahl der Recheninstanzen, der Instanztyp, Speicherorte für Ausgabeergebnisse und vor allem die initialen Hyperparameter definiert werden. Ein Beispiel ist das Festlegen des Ziels „multi:softmax“ für Mehrklassenklassifikation sowie die Anzahl der Klassen und der Boosting-Runden. Diese Parameter beeinflussen maßgeblich die Modellqualität und die Trainingsdauer.

Im Anschluss wird ein Hyperparameter-Tuning-Prozess definiert, bei dem Bereiche für die wichtigsten Parameter wie Lernrate („eta“), Regularisierung („alpha“), minimale Datenpunkte im Blatt („min_child_weight“) und Baumtiefe („max_depth“) angegeben werden. Der „HyperparameterTuner“ nutzt dann eine Bayesianische Optimierungsstrategie, die systematisch und effizient nach den besten Parametereinstellungen sucht. Dabei ist es möglich, eine maximale Anzahl an Trainingjobs sowie parallele Ausführungen festzulegen, um die Rechenressourcen optimal zu nutzen.

Das Training und die Validierung laufen parallel, wobei die Modelle bewertet und der beste Trainingsjob automatisch identifiziert werden. Nach Abschluss des Tuningprozesses werden die Ergebnisse in einer Datenstruktur gesammelt, aus der die optimalen Hyperparameter extrahiert werden können. Diese Parameter lassen sich anschließend visualisieren, etwa in einem Streudiagramm, um den Verlauf der Optimierung und die Leistung der einzelnen Trainingsläufe zu analysieren.

Zusätzlich ist zu beachten, dass die Performance der Modelloptimierung stark von der Wahl der Suchstrategie und der Hyperparameterbereiche abhängt. Eine zu enge Eingrenzung kann lokale Optima erzwingen, während zu große Bereiche den Rechenaufwand unnötig erhöhen. Auch die Wahl der Metrik („validation:accuracy“ im Beispiel) muss der spezifischen Zielsetzung des Modells entsprechen.

Die Integration in eine Cloud-Umgebung wie SageMaker ermöglicht eine skalierbare und reproduzierbare Arbeitsweise, was insbesondere bei großen Datensätzen und komplexen Modellen von Vorteil ist. Dennoch gilt es, Kosten im Auge zu behalten, da jeder Trainingsjob Ressourcen verbraucht.