Das Anlernen von KI-Systemen, insbesondere im Kontext von Enterprise Content Management (ECM), erfordert eine sorgfältige Vorbereitung und Durchführung. Der Prozess des Anlernens, oft als „Training“ bezeichnet, ermöglicht es der KI, Muster in Daten zu erkennen und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden wird der Prozess des Anlernens von KI mit Dokumenteninhalten detailliert beschrieben:
Technologie und Konzepte des Lernens
– Überwachtes Lernen: Hierbei werden der KI gelabelte Daten vorgelegt, d.h. die Daten sind mit der richtigen Antwort oder Kategorie gekennzeichnet. Die KI versucht, aus diesen Daten ein Modell zu erstellen, das Vorhersagen für neue, ungesehene Daten treffen kann. Im ECM-Kontext könnte dies bedeuten, Dokumente mit Tags oder Kategorien zu versehen und die KI darauf zu trainieren, neue Dokumente basierend auf ihrem Inhalt zu kategorisieren.
– Unüberwachtes Lernen: Bei dieser Methode werden der KI ungesehene Daten ohne Labels vorgelegt. Die KI versucht, Muster oder Strukturen in den Daten selbstständig zu erkennen. Dies kann nützlich sein, um Themen oder Cluster in großen Mengen von Dokumenten zu identifizieren.
– Transferlernen: Hierbei wird ein vortrainiertes Modell verwendet und auf eine spezifische Aufgabe im ECM-Bereich angepasst. Dies kann Zeit sparen und erfordert weniger gelabelte Daten.
Prozess des Anlernens
– Datensammlung: Zunächst müssen relevante Daten gesammelt werden. Im ECM-Kontext könnten dies Tausende von Dokumenten sein, die Informationen über verschiedene Geschäftsbereiche enthalten.
– Datenbereinigung und -vorbereitung: Die gesammelten Daten müssen bereinigt und in ein für das Training geeignetes Format gebracht werden. Dies kann das Entfernen von Duplikaten, das Konvertieren von Dokumenten in Textformate oder das Labeln von Daten für überwachtes Lernen beinhalten.
– Modellauswahl: Abhängig von der spezifischen Aufgabe und den verfügbaren Daten wird ein geeignetes KI-Modell ausgewählt.
– Training: Das ausgewählte Modell wird mit den vorbereiteten Daten trainiert. Während dieses Prozesses passt die KI ihre internen Parameter an, um die beste Leistung zu erzielen.
– Validierung und Test: Nach dem Training wird das Modell anhand von Daten, die es noch nicht gesehen hat, validiert und getestet. Dies gibt einen Hinweis darauf, wie gut das Modell in der realen Welt funktionieren wird.
Erfolgskontrolle
– Metriken: Verschiedene Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall oder F1-Score (F1-Score ist ein Maß für die Genauigkeit eines Tests und wird als harmonisches Mittel von Präzision und Recall berechnet) können verwendet werden, um die Leistung des KI-Modells zu bewerten.
– Konfusionsmatrix: Dies ist ein Werkzeug, das zeigt, wo das Modell richtig und wo es falsch lag. Es kann helfen, Schwachstellen im Modell zu identifizieren.
– Echtwelt-Tests: Das Modell kann in einer kontrollierten Umgebung in der realen Welt getestet werden, um zu sehen, wie es unter tatsächlichen Betriebsbedingungen funktioniert.
Durch das Anlernen von KI mit Dokumenteninhalten können ECM-Systeme erheblich verbessert werden, von der automatischen Kategorisierung von Dokumenten bis hin zur Vorhersage von Benutzerverhalten. Es ist jedoch wichtig, den Trainingsprozess sorgfältig zu gestalten und regelmäßig zu überprüfen, um sicherzustellen, dass die KI wie beabsichtigt funktioniert.