Daten und KI - Daten für einfache KI-Modelle vorbereiten und nutzen - M - Kompetenzraster Informatik 6

Daten für einfache KI-Modelle vorbereiten und nutzen

Einleitung

In diesem aiMOOC beschäftigen wir uns mit der Vorbereitung und Nutzung von Daten für einfache KI-Modelle. Daten spielen in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle. Sie sind die Grundlage, auf der KI-Modelle trainiert werden, und bestimmen, wie gut ein Modell reale Probleme lösen kann. Wir werden uns anschauen, wie Daten gesammelt, gereinigt und für das Training von KI-Modellen aufbereitet werden. Zudem erfährst Du, wie diese Daten genutzt werden, um einfache KI-Modelle zu entwickeln, die spezifische Aufgaben lösen können.

Daten sammeln

Datenquellen identifizieren

Primär- und Sekundärdaten

Daten können in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: Primär- und Sekundärdaten. Primärdaten sind Daten, die Du direkt für Dein spezifisches Forschungsziel sammelst. Sekundärdaten wurden ursprünglich für einen anderen Zweck gesammelt und stehen oft über öffentliche Datenbanken zur Verfügung.

Online-Datenbanken und APIs

Das Internet bietet eine Fülle von Datenquellen. Viele Organisationen und Unternehmen stellen Daten über Online-Datenbanken und APIs (APIs) bereit, die den Zugriff auf große Datenmengen ermöglichen.

Daten aufbereiten

Datenreinigung

Fehlende Werte und Ausreißer

Ein kritischer Schritt in der Datenvorbereitung ist die Bereinigung, die das Auffinden und Korrigieren von Fehlern in den Daten umfasst. Dies beinhaltet das Behandeln von fehlenden Werten und das Identifizieren von Ausreißern, die die Leistung des KI-Modells beeinträchtigen können.

Datenformatierung

Daten müssen oft in ein bestimmtes Format gebracht werden, damit sie von KI-Modellen effektiv genutzt werden können. Dies kann das Konvertieren von Datentypen, das Normalisieren von Werten oder das Umstrukturieren von Daten beinhalten.

Daten nutzen

Trainings- und Testdatensätze

Für das Training und die Bewertung von KI-Modellen ist es wichtig, Deine Daten in Trainings- und Testdatensätze aufzuteilen. Der Trainingsdatensatz wird verwendet, um das Modell zu trainieren, während der Testdatensatz dazu dient, die Leistung des Modells zu bewerten.

Überwachtes und unüberwachtes Lernen

Je nach Art des KI-Modells können die Daten auf unterschiedliche Weise genutzt werden. Beim überwachten Lernen benötigt das Modell beispielsweise Eingabedaten zusammen mit den zugehörigen Ausgabedaten (Labels), während beim unüberwachten Lernen nur Eingabedaten ohne Labels verwendet werden.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was versteht man unter Primärdaten? (Daten, die direkt für ein spezifisches Forschungsziel gesammelt werden) (!Daten, die von anderen Forschern für unterschiedliche Zwecke gesammelt wurden) (!Daten, die ausschließlich aus Online-Quellen stammen) (!Daten, die automatisch durch KI-Modelle generiert werden)

Welche Methode wird nicht zur Datenreinigung verwendet? (!Entfernen von Ausreißern) (!Behandlung fehlender Werte) (!Normalisierung von Werten) (Umstrukturierung der Organisationshierarchie)

Was ist eine API in Bezug auf Datenquellen? (Eine Schnittstelle, die den Zugriff auf Datenbanken ermöglicht) (!Ein Datenspeicherformat) (!Eine Programmiersprache für Datenanalyse) (!Ein Algorithmus für maschinelles Lernen)

Für was wird der Testdatensatz genutzt? (Zur Bewertung der Leistung des KI-Modells) (!Zum Training des KI-Modells) (!Zur Speicherung zusätzlicher Daten) (!Als Reserve für fehlende Daten)

Was kennzeichnet überwachtes Lernen? (Das Modell benötigt Eingabedaten zusammen mit den zugehörigen Ausgabedaten) (!Das Modell verwendet nur Eingabedaten ohne Labels) (!Das Modell generiert Daten selbstständig) (!Das Modell benötigt keine Eingabedaten)

Memory

Primärdaten	Direkt gesammelte Daten
Sekundärdaten	Bereits vorhandene Daten
Datenreinigung	Bereinigen von Datenfehlern
Trainingsdatensatz	Zum Training des Modells
Testdatensatz	Zur Bewertung der Modellleistung

Kreuzworträtsel

Primärdaten	Daten, die direkt für ein spezifisches Forschungsziel gesammelt werden
API	Schnittstelle für den Datenzugriff
Normalisierung	Anpassung von Werten an eine gemeinsame Skala
Label	Bezeichnung für Ausgabedaten beim überwachten Lernen
Ausreißer	Datenpunkt, der stark von anderen abweicht

LearningApps

Lückentext

Offene Aufgaben

Leicht

Datenquellen recherchieren: Suche nach verschiedenen Arten von Datenquellen und dokumentiere, welche Art von Daten sie bieten.
Eigene Daten sammeln: Versuche, eigene Daten zu einem Thema Deiner Wahl zu sammeln, und reflektiere über die Herausforderungen.
APIs erkunden: Suche nach einer API, die Zugang zu interessanten Daten bietet, und versuche, einige Daten abzurufen.

Standard

Datenbereinigung durchführen: Wähle einen kleinen Datensatz und führe eine einfache Datenbereinigung durch, indem Du fehlende Werte behandelst und Ausreißer identifizierst.
Daten für KI-Modelle vorbereiten: Wähle einen Datensatz und bereite ihn für das Training eines einfachen KI-Modells vor.
Überwachtes Lernen simulieren: Entwickle eine kleine Aufgabe, die das Konzept des überwachten Lernens veranschaulicht, ohne dabei echte KI-Modelle zu verwenden.

Schwer

KI-Modell trainieren: Verwende einen bereinigten und vorbereiteten Datensatz, um ein einfaches KI-Modell zu trainieren. Dokumentiere den Prozess und die Ergebnisse.
Testdatensatz evaluieren: Bewerte die Leistung Deines KI-Modells anhand eines Testdatensatzes und reflektiere über mögliche Verbesserungen.
Vergleich von Lernmethoden: Vergleiche die Ergebnisse von überwachtem und unüberwachtem Lernen mit demselben Datensatz und dokumentiere die Unterschiede.

Lernkontrolle

Datenqualität beurteilen: Erkläre, wie die Qualität von Daten die Leistung eines KI-Modells beeinflussen kann und welche Schritte unternommen werden können, um die Datenqualität zu verbessern.
APIs und Datenzugriff: Diskutiere die Bedeutung von APIs für den Zugriff auf Datenquellen und die Herausforderungen, die dabei auftreten können.
Trainings- und Testdaten: Erläutere, warum es wichtig ist, einen Datensatz in Trainings- und Testdaten aufzuteilen und welche Probleme auftreten können, wenn dies nicht geschieht.
Modellüberwachung und -anpassung: Beschreibe, wie ein KI-Modell nach dem Training überwacht und angepasst werden kann, um seine Leistung zu verbessern.
Ethik und Datenschutz: Reflektiere über ethische Überlegungen und Datenschutzaspekte bei der Sammlung und Nutzung von Daten für KI-Modelle.

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