Was ist dAIve?
dAIve engineering ist ein no-code Machine Learning Tool für direkte Vorhersagen und Dateneinblicke.
Durch die Verwendung vorhandener Daten wie Testdaten, Simulationsdaten, Ergebnisse physikalischer Experimente oder anderer historischer Daten können Sie Ihr maßgeschneidertes KI-Modell innerhalb von Minuten trainieren, um sofortige Vorhersagen zu treffen.
Die Analysefunktionen von dAIve helfen Ihnen, mehr über Ihre Daten zu erfahren, Datenlücken zu identifizieren und Beziehungen zwischen verschiedenen Parametern Ihres Datensatzes zu erkennen.
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Was ist Machine Learning?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen befasst, die automatisch aus Daten lernen und sich verbessern können. Mit anderen Worten: Es geht darum, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden.
Algorithmen des maschinellen Lernens können zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden, z. B. Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und viele andere. Diese Algorithmen verwenden statistische Modelle, um Muster und Beziehungen in großen Datensätzen zu finden, und nutzen diese Muster dann, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Es gibt verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Jeder dieser Algorithmen verwendet einen anderen Ansatz zum Lernen aus Daten, je nach Art und Menge der verfügbaren Daten und der Art des zu lösenden Problems.
Insgesamt ist maschinelles Lernen zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen und Organisationen in einer Vielzahl von Branchen geworden, das es ihnen ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
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Welche Art von Machine Learning Algorithmen verwendet dAIve?
dAIve wird zukünftig mehrere Module haben, die wir nacheinander einführen. Im Moment ist dAIve engineering verfügbar, das mit Multi-Layer Perceptron (MLP) arbeitet.
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MLP ist eine Art von künstlichem neuronalem Netz, das im maschinellen Lernen weit verbreitet ist. Ein künstliches neuronales Netz besteht aus einer Reihe miteinander verbundener Knoten oder Neuronen, die das Verhalten des menschlichen Gehirns simulieren sollen.
In einem MLP sind die Neuronen in Schichten organisiert, wobei jede Schicht aus einer Reihe von Neuronen besteht, die mit den Neuronen der vorherigen Schicht verbunden sind. Die erste Schicht ist die so genannte Eingabeschicht, die die zu verarbeitenden Daten empfängt. Die Ausgabeschicht erzeugt die endgültige Ausgabe des Netzes, während eine oder mehrere versteckte Schichten Berechnungen mit den Daten zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht durchführen.
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Jedes Neuron in einem MLP berechnet eine gewichtete Summe seiner Eingaben und wendet eine Aktivierungsfunktion an, um eine Ausgabe zu erzeugen. Die Gewichte und Bias der Neuronen werden während des Trainings mit Hilfe eines Backpropagation genannten Prozesses erlernt, der die Gewichte und Bias so anpasst, dass die Differenz zwischen der vorhergesagten und der tatsächlichen Ausgabe minimiert wird.
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MLPs werden für eine breite Palette von Aufgaben eingesetzt, darunter Klassifizierung, Regression und Mustererkennung. Sie sind besonders nützlich für Aufgaben, die komplexe, nicht lineare Beziehungen zwischen den Eingabe- und Ausgabevariablen beinhalten.
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Wie funktioniert dAIve?
dAIve ist ein benutzerorientiertes Tool, mit dem Benutzer neuronale Netze trainieren können, ohne über Programmierkenntnisse oder tiefgreifendes Fachwissen im Bereich des maschinellen Lernens zu verfügen. dAIve führt den Benutzer Schritt für Schritt durch die Aktivitäten, die erforderlich sind, um ein Modell mit vorhandenen Daten zu trainieren, das dann verwendet werden kann, um Vorhersagen für neue Konstellationen von Eingangsparametern zu treffen. Diese Daten können aus physikalischen Experimenten, Simulationen, Sensoren oder anderen historischen Datenquellen stammen.
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Woher weiß ich ob die Trainingsdaten ausreichen?
dAIve unterstützt nicht nur den Trainings- und Vorhersageprozess, sondern hilft auch bei der Analyse der vorhandenen Trainingsdaten. Während des Trainings werden die vorhandenen Daten überprüft und mögliche Datenlücken können bereits über die Vorhersagequalität identifiziert werden.
