6 allgemeine Herausforderungen beim Trainieren von KI-Modellen

Bei KI-Projekten wird jedes Modell anders trainiert. Umfang, Zielgruppe, technische Ressourcen, finanzielle Zwänge und sogar die Geschwindigkeit sowie das Können der Entwickler spielen eine Rolle – dies bringt eine Vielzahl von Herausforderungen mit sich.

Auch wenn die Schwierigkeiten beim Modelltraining von Fall zu Fall unterschiedlich sind, gibt es dennoch einige allgemeine Themen. Dieser Artikel geht auf sechs der häufigsten Probleme ein, die beim Trainieren von KI-Modellen auftreten, und bietet Lösungen und Problemumgehungen sowohl für das Entwicklungsteam als auch für die Organisation als Ganzes.

Wieso ist das Trainieren von KI-Modellen so schwierig?

Trotz des raschen Ausbaus von KI-Ressourcen ist das Trainieren von KI-Modellen immer noch eine Herausforderung. Einige Fragen führen zu einer Spirale von Problemen: KI-Modelle werden aufgrund leistungsfähigerer und verfügbarer Ressourcen immer komplexer. Sind sie genau? Können sie skaliert werden?

Wichtige Erkenntnisse

• Die Herausforderungen beim Trainieren von KI-Modellen können ein breites Spektrum von Faktoren in einem gesamten Unternehmen umfassen und über technische Fragen hinausgehen.
• Technische Herausforderungen lassen sich oft durch die Erweiterung von Trainingsdatensätzen oder die Hinzunahme externer Cloud-Ressourcen für mehr Rechenleistung lösen.
• Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine Kombination aus technischem Fachwissen, flexiblen Verfahren und einer Kultur der Zusammenarbeit zwischen den Stakeholdern.

6 allgemeine Herausforderungen beim Trainieren von KI-Modellen

Vom anfänglichen Projektscoping bis zur endgültigen Inbetriebnahme berührt das Trainieren von KI-Modellen viele verschiedene Bereiche. Aus technischer Sicht müssen IT-Abteilungen die Anforderungen an die Hardware-Infrastruktur verstehen, Data Scientists müssen die Beschaffung von Trainingsdatensätzen in Betracht ziehen, und Entwickler müssen Investitionen in andere Software und Systeme abwägen.

Aus organisatorischer Sicht definiert die Art des KI-Projekts die vom Projekt betroffenen operativen Abteilungen: Marketing, Vertrieb, Personalabteilung und andere Teams können Input zum Zweck, Umfang oder zu den Zielen des Projekts haben.

Das bedeutet, dass für das Trainieren von KI-Modellen viele Macher am Werk sind. Und je mehr Macher, desto mehr Beschränkungen und Variablen, die alle die organisatorischen Herausforderungen erhöhen. In der folgenden Liste werden sechs der häufigsten Herausforderungen beim Trainieren von KI-Modellen näher beleuchtet:

Diese Abbildung zeigt 6 Herausforderungen beim Trainieren von KI-Modellen:

• Hardware und Software: Einschränkungen der Hardwareressourcen/-fähigkeiten und inkompatible Software
• Algorithmen: Auswahl des Modelltyps, Overfitting bzw. Underfitting
• Datensätze: Unzureichende, unausgewogene oder qualitativ schlechte Daten
• Talentpool: Ein heißer Arbeitsmarkt und Wettbewerb um qualifizierte KI-Mitarbeiter
• Projektmanagement: Kommunikationslücken und problematische Erwartungen zwischen den Abteilungen
• Datenmanagement: Sicherheits-, Datenschutz-, Zugriffs- und Eigentumsbedenken im gesamten Unternehmen

1. Herausforderungen im Zusammenhang mit Datensätzen

Trainingsdatensätze sind die Grundlage jedes KI-Modells. Das bedeutet, dass die Qualität und Breite der Trainingsdatensätze die Genauigkeit – oder die Ungenauigkeit – der von der KI erzeugten Daten bestimmen. Datenprobleme können Folgendes umfassen:

• Unausgeglichene Daten: Unausgeglichene Daten führen zu einer Verzerrung im KI-Trainingsmodell. Wenn beispielsweise ein KI-Modell eines Bekleidungshändlers nur Schuhdaten verwendet, kann das Modell Variablen, die ausschließlich durch die Größenbestimmung von Hemden oder Kleidern entstehen, nicht berücksichtigen.
• Unzureichende Daten: Wenn KI-Trainingsmodelle nur mit einer kleinen Datenmenge arbeiten, ist die Fähigkeit des Modells, genaue Vorhersagen zu treffen, äußerst eingeschränkt. Für Projekte sind ausreichende Trainingsdaten erforderlich, um die Ergebnisse vollständig zu verfeinern und Vorurteile zu beseitigen. Andernfalls ist es, als würde man zu einem Reiseziel fahren, von dem man nur einen Teil der Strecke kennt.
• Daten von schlechter Qualität: Während unausgewogene Daten zu Verzerrungen bei Vorhersagen und Ergebnissen führen, führen Daten von schlechter Qualität insgesamt zu Ungenauigkeiten. Die Qualitätsüberprüfung der Quellen ist ein wichtiger erster Schritt.

2. Algorithmenbezogene Herausforderungen

Wenn Trainingsdatensätze die Grundlage des KI-Modells bilden, stellt der Algorithmus die Hauptstruktur dar. Damit das KI-Modell stets genaue Ergebnisse liefert, müssen die Entwickler den Algorithmus sorgfältig ausarbeiten und trainieren, um sicherzustellen, dass er den Anforderungen des Projekts gerecht wird.

• Auswahl des richtigen Algorithmus: Welcher Algorithmus ist der richtige für Ihr Projekt? Als Ausgangspunkt steht eine Reihe von KI-Algorithmen zur Verfügung, die alle ihre eigenen Stärken und Schwächen haben. So können beispielsweise logistische Regressionsalgorithmen Projekte schnell vorantreiben, liefern aber nur binäre Ergebnisse. Das richtige Gleichgewicht zwischen Umfang, Ergebnissen und Ressourceneinsatz entscheidet über die beste Wahl für Ihr Projekt.
• Overfittting: Von Overfitting spricht man, wenn sich ein KI-Modell zu sehr auf ein bestimmtes Ergebnis einstellt und dadurch andere Ergebnisse übersieht, die im Rahmen liegen sollten. Diese Situationen treten aus verschiedenen Gründen auf, darunter zu wenige Trainingsdatensätze, homogene Trainingsdatensätze und zu komplexe Modelle, die zu Missverständnissen und „Datenrauschen“ führen.
• Underfitting: Underfitting liegt vor, wenn ein KI-Modell weiteres Training erfordert und nur unter äußerst begrenzten Umständen genaue Ergebnisse liefert. Ein häufiges Beispiel für Underfitting ist, wenn das Modell mit anfänglichen Trainingsdatensätzen gut funktioniert, aber sowohl bei der weiteren Validierung als auch bei realen Daten fehlschlägt. Underfitting tritt häufig auf, wenn das Modell für die Projektziele zu einfach ist oder Teams es versäumen, Trainingsdatensätze vor der Verwendung ordnungsgemäß zu bereinigen.

3. Herausforderungen in Bezug auf Hardware und Software

IT-Abteilungen stehen bei der Unterstützung des KI-Modelltrainings vor Hardware- und Software-Herausforderungen. Zu den potenziellen Hindernissen gehören ausreichende Rechenleistung und Speicherkapazität, Datenressourcen sowie Kompatibilitäts- und Integrationstools, um ein KI-Projekt bis zum Abschluss zu bringen.

Es müssen in der Regel sehr große Datensätze verwaltet werden, um ein KI-Modell erfolgreich zu trainieren. Das bedeutet, dass IT-Abteilungen sicherstellen müssen, dass Trainer über ausreichend Datenspeicher, den erforderlichen Zugriff, ein Datenmanagementsystem sowie kompatible Softwaretools und Frameworks verfügen.

• Hardware-Ressourcen: Um die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze zu bewältigen – insbesondere für sehr komplexe Modelle, wie etwa für die medizinische Forschung – muss die IT über ausreichend leistungsstarke Server und Speichersysteme verfügen. Das Trainieren von KI-Modellen erfordert erhebliche Rechenleistung. Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass der Umfang eines Projekts an den zur Verfügung stehenden Ressourcen ausgerichtet wird.
• Überlegungen hinsichtlich der Software: KI-Schulungsprojekte müssen eine Reihe spezialisierter Softwaretools, Frameworks und Systeme integrieren, sowohl vor- als auch nachgelagert. Das macht die Kompatibilitätsprüfung zu einem wichtigen Bestandteil der anfänglichen Projektvorbereitung, da die Integration spezieller Tools in vorhandene IT-Systeme eine komplexe Aufgabe sein kann.

4. Herausforderungen bei der Einstellung qualifizierter Talente

Für die Entwicklung, Verwaltung und Iteration des KI-Modelltrainings sind Menschen mit speziellen Qualifikationen in verschiedenen technischen Bereichen erforderlich. Mangelnde Erfahrung in irgendeinem Bereich könnte den Trainingsprozess leicht zum Scheitern bringen und letztendlich zu einem kompletten Neustart eines Projekts führen.

• Nachfrage nach KI-Talenten: Um ein exzellentes Team aus Entwicklern und Data Scientists zusammenzustellen, müssen Sie Mitarbeiter mit Bedacht einstellen. Allerdings sind Qualifikationen in den Bereichen KI und ML sehr gefragt, was bedeutet, dass die Einstellung der richtigen Mitarbeiter Unternehmen in einen hart umkämpften Einstellungsprozess zwingen kann. Daher müssen Arbeitgeber schnell handeln, wenn sie eine qualifizierte Person identifizieren und über die Marktnachfrage auf dem Laufenden bleiben. Zeigen Sie Ihr Engagement für die Technologie, um die besten Talente anzuziehen, indem Sie beispielsweise ein KI-Kompetenzzentrum eröffnen.
• Mangel an geschulten KI-Experten: Wenn ein Unternehmen ein KI-Projekt mit einem schlanken Entwicklungsteam beginnt, kann die Initiative chronisch ungenau oder voreingenommen enden – wenn sie überhaupt abgeschlossen wird. Wenn Sie mit einem Mangel an ausgebildeten Fachleuten fortfahren, verschwenden Sie Zeit und Geld. Seien Sie also bereit, sowohl in Talente als auch in Technologie zu investieren.

5. Herausforderungen beim KI-Projektmanagement

Enterprise-KI-Projekte können kostspielige und ressourcenintensive Unternehmungen sein. Neben den unmittelbaren Anliegen der Modellentwicklung, der Datenquellenpflege und des KI-Modelltrainings erfordert das Management ein ausgewogenes Verhältnis zwischen finanzieller, technologischer und zeitlicher Überwachung.

• Kommunikationslücken: Effektives Projektmanagement erfordert für jede Branche eine solide Kommunikation, jedoch müssen KI-Projektmanager mit vielen Teams kommunizieren, darunter IT, Recht und Finanzen, sowie auch mit den Endbenutzern des Projekts. Lücken in der Kommunikation können zu Problemen führen, die Auswirkungen haben und das Unternehmen Genauigkeit, Zeit, Geld oder alles zusammen kosten.
• Falsche Erwartungen: Die Populärkultur hat hohe Erwartungen an die Möglichkeiten der KI gestellt. Um diese Erwartungen in die Realität umzusetzen, ist eine effektive Kommunikation der Teamleiter über den Zweck, die Ziele und die Fähigkeiten des KI-Projekts erforderlich. Ohne diese Informationen verstehen Benutzer möglicherweise die praktischen Aspekte oder Einschränkungen des Projekts nicht.

6. Herausforderungen beim Datenmanagement

Im Rahmen der KI-Ausbildung gelten in jeder Phase unterschiedliche Elemente der Datensicherheit. Dies führt zu einer Reihe von Herausforderungen, die unter dem Begriff „Datenmanagement“ zusammengefasst werden.

• Datenzugriff und Eigentum: Wer hat Zugriff auf Trainingsdaten? Wer kann die Trainingsergebnisse sehen? Wer kuratiert, archiviert und verwaltet den Prozess? All diese Fragen müssen berücksichtigt werden. Ohne solide Datenverwaltungsstrategien, wie z. B. die Verwendung von rollenbasiertem Zugriff, kann die Projektlogistik bei den kleinsten Schritten ins Stocken geraten – und diese Probleme können die Tür zu Sicherheitsproblemen öffnen.
• Datenschutz und Sicherheit: Trainingsdatensätze können vertrauliche Daten enthalten, darunter persönlich identifizierbare Informationen, Finanzdetails und sensible Unternehmenspläne. Um den Datenschutz zu gewährleisten, ist möglicherweise eine Verschlüsselung und/oder Bereinigung sowohl der Trainings- als auch der Ausgabedaten erforderlich. Darüber hinaus gelten für das KI-Modell sowohl während der Schulung als auch bei der Bereitstellung standardmäßige Cybersicherheitsbedenken, insbesondere wenn das Projekt öffentliche oder externe Ressourcen einbezieht.

Herausforderungen beim Trainieren von KI-Modellen meistern

Während des Trainings von KI-Modellen können Herausforderungen aus dem Nichts auftauchen. Technische Probleme mit Hardware-Ressourcen, Algorithmen oder Datensätzen können dazu führen, dass sich Entwickler fragen: „Wie sollen wir das bloß schaffen?“

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert Planung, intelligente Ressourcennutzung und – was vielleicht am wichtigsten ist – häufige, vollständige und integrative Kommunikation.

Auch der intelligente Einsatz von Technologie kann hilfreich sein.

Technische Lösungen

Technische Probleme beim Trainieren von KI-Modellen können viele Ursachen haben. In manchen Fällen erfordert der Modelltyp mehr Ressourcen, als die Organisation bereitstellen kann. In anderen Fällen ist der Trainingsdatensatz nicht ordnungsgemäß vorbereitet oder das Modell benötigt möglicherweise mehr Trainingsdatensätze als verfügbar sind. Die folgenden drei Techniken können dabei helfen, häufige technische Herausforderungen zu meistern.

• Datenerweiterung: Wenn Ihr KI-Modell mehr Trainingsdatensätze oder eine größere Vielfalt in diesen Datensätzen benötigt, weitere Ressourcen jedoch nicht zugänglich sind, können Teams möglicherweise ihre eigenen generieren. Datenerweiterung bezieht sich auf den Prozess der manuellen Erweiterung von Trainingsdatensätzen, um ein weiteres Modelltraining zu ermöglichen, manchmal mit einem bestimmten Ziel im Auge.
• Regularisierung: Overfitting ist eines der häufigsten Probleme beim Trainieren von KI-Modellen. Die Regularisierung bietet Techniken, um dies innerhalb eines Trainingsdatensatzes zu kompensieren. Durch die Regularisierung werden Modelle kalibriert, um ein Overfitting durch verschiedene Optimierungen zu kompensieren, die eine einfachere und genauere Ausgabe erzeugen. Zu den gängigen Regularisierungstechniken gehören die Ridge-Regression, die Lasso-Regression und das elastische Netz.
• Transfer Learning: Durch Transfer Learning können Entwickler mehrere Schritte überspringen, indem sie einen vorhandenen Algorithmus als Ausgangspunkt verwenden. Erfolgreiches Transfer Learning hängt von mehreren Faktoren ab. Als Erstes muss ein tragfähiges Modell vorhanden sein, das einen erfolgreichen ähnlichen Prozess demonstriert und gleichzeitig flexibel genug ist, um sich an den Kontext eines neuen Projekts anzupassen. Zweitens müssen Umfang und Ziele des Projekts an bestehende Arbeiten anpassbar sein.

Organisationsweite Lösungen

In jeder Organisation erfordern erfolgreiche KI-Modelle mehr als nur technisches Fachwissen. Da während des Trainingsprozesses eine Vielzahl von Stakeholdern einbezogen werden können, auch bei nichttechnischen Themen wie Finanzen und Zielen, hängt der Projekterfolg oft von der Einbindung der gesamten Organisation ab. Daher ist die Schaffung einer einheitlichen Front eine Herausforderung für sich.

Hier sind einige praktische Möglichkeiten, um einen reibungsloseren Organisationsprozess zu erreichen.

• Klare Kommunikationskanäle schaffen: KI-Projekte können unterschiedliche Fähigkeiten verschiedener Teams erfordern. Herausforderungen können entstehen, wenn diese Teams normalerweise nicht zusammenarbeiten. Eine offene und klare Kommunikation über die Ziele, den Umfang und den Arbeitsrhythmus eines Projekts schafft Einigkeit und verhindert Verwirrung, die zu doppelter Arbeit oder verpassten Schritten führen kann.
• Eine Kultur der Zusammenarbeit fördern: Erfolgreiche KI-Projekte beziehen viele verschiedene Stakeholder mit unterschiedlichen Standpunkten ein. Um all diese Leute zu einer zusammenhängenden Arbeitseinheit zusammenzuführen, ist eine Kultur der Zusammenarbeit erforderlich. Stellen Sie bei kreativen Lösungen sicher, dass individuelle Meinungen konstruktiv und respektvoll geäußert und diskutiert werden können.
• Kontinuierliches Lernen fördern: Die KI-Funktionen haben sich in den letzten 10 Jahren erheblich weiterentwickelt, wobei die Rechenleistung und die Barrierefreiheit in der Cloud besonders schnell zunahmen. Es entstehen neue Möglichkeiten, Fähigkeiten und Strategien, und um mit den Fortschritten Schritt zu halten, ist ständiges Lernen erforderlich. Auch wenn Teams aktuelle Projekte vorantreiben, sollten sie die Zukunft im Auge behalten.

Meistern Sie mit Oracle Ihre Herausforderungen beim Trainieren von KI-Modellen

Die Herausforderungen beim Trainieren von KI-Modellen reichen von technischen bis hin zu organisatorischen Aspekten. Glücklicherweise kann Oracle Cloud Infrastructure (OCI) ein Teil der Lösung für fast alle dieser Herausforderungen sein. Skalierbare Compute- und Storage-Ressourcen können das Trainieren auch bei großen Datensätzen und komplexen Modellen vorantreiben, während umfassende Sicherheits- und Governance-Tools dabei helfen, die neuesten Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen zu erfüllen.

OCI beschleunigt auch die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Abteilungen, indem es den Datenaustausch und die Verbindung von Datenquellen ermöglicht, um während der Entwicklung mehr Transparenz zu schaffen. Mit einer umfassenden Abdeckung von Compute-, Storage-, Networking-, Database- und Plattformservices bietet OCI einen flexiblen und leistungsstarken Vorteil für das KI-Modelltraining und reduziert gleichzeitig die Projekt- und Organisationskosten.

Unternehmen, die hartnäckig bleiben und die mit dem Trainieren von KI-Modellen verbundenen Herausforderungen meistern, können von einem höheren Automatisierungsgrad und Wettbewerbsvorteilen profitieren – bis hin zu völlig neuen Produkten und Services, die auf Erkenntnissen basieren, die ohne KI nicht möglich wären.

IT-Teams, Projektmanager und Führungskräfte haben die Tools, um diese und andere Herausforderungen zu meistern, die ein fallspezifisches KI-Modelltraining erfordern. Man muss nur etwas kreativ denken.

Herausforderungen beim Trainieren von KI-Modellen – Häufig gestellte Fragen

Wie kann Transfer Learning genutzt werden, um die Genauigkeit von KI-Modellen zu verbessern?

Transfer Learning in KI-Modellen bezieht sich auf den Prozess, ein vorhandenes Modell als Ausgangspunkt für ein neues Projekt zu verwenden. Dies verschafft den Projekten einen Vorsprung, auch wenn es mit Einschränkungen verbunden ist. Transfer Learning funktioniert am besten, wenn das bestehende Modell eine allgemeine Situation anspricht und das neue Projekt tiefer in die Einzelheiten eintaucht. Da die KI-Fähigkeiten immer ausgefeilter werden, sollte sich der Spielraum für die Start- und Endpunkte des Transfer Learning zunehmend erweitern.

Wie können Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern fördern, die an der Schulung von KI-Modellen beteiligt sind?

Um KI-Projekte erfolgreich abzuschließen, benötigen Unternehmen oft die Zusammenarbeit zwischen Teams mit unterschiedlichem Skillset. Um diese Zusammenarbeit zu fördern, sollten Führungskräfte offene Kommunikationswege, Beiträge und konstruktive Diskussionen zwischen allen Stakeholdern sowie eine Philosophie des kontinuierlichen Lernens befürworten. Durch die Betonung des Wie und Warum von „wir sitzen alle im selben Boot“ und den Blick auf zukünftige Möglichkeiten kann eine Organisation einen Schritt in Richtung eines größeren Zusammenhalts und einer besseren Kommunikation innerhalb ihrer verschiedenen Teams machen.

Wie können Unternehmen Hardware- und Softwareeinschränkungen beim Trainieren von KI-Modellen überwinden?

Viele verschiedene Lösungen können Hardware- und Softwareeinschränkungen überwinden. Einige können innerhalb der Organisation erreicht werden, z. B. durch die Zuweisung von internen Mitarbeitern mit mehr Erfahrung zur Bewertung und Verfeinerung des jeweiligen Modells. Ein weiteres Beispiel könnten die Trainingsdatensätze selbst sein – sie müssen möglicherweise ordnungsgemäß bereinigt und vorbereitet werden, um ihre Auswirkungen auf die Ressourcen zu begrenzen. In anderen Situationen können Teams durch den Einsatz externer Ressourcen, beispielsweise einer cloudbasierten Infrastrukturplattform, einfacher skalieren und flexibler auf den Rechenbedarf reagieren.