Der Begriff „Deep Learning for Business“ existiert schon mehr als 20 Jahre. Wirklich bekannt wurde der Begriff innerhalb der Data Science Community aber erst vor Kurzem. Was ist also Deep Learning? Deep Learning for Business ermöglicht in Business Analytics die Lösung von Aufgaben, die noch vor Kurzem als nicht lösbar galten. Heutzutage gibt es eine Menge von Frameworks und Tools für Deep Learning, die sich zu fast jede Businessaufgabe anpassen lassen.
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Was ist Deep Learning for Business?
Deep Learning (auch Deep Learning Neural Network genannt) ist ein Teilgebiet von Machine Learning. Machine Learning nutzt das Modell von abstraktem Denken und Neuronen im menschlichen Gehirn als Vorbild für die Modellierung. Machine Learning Algorithmen lernen selbstständig, ohne ein spezielles externes Programm dafür zu benutzen. Der Nutzer muss dem Computer daher nicht detailliert erklären, wie eine Aufgabe zu lösen ist. Im Gegenteil löst das Programm die Aufgabe selbst, basierend auf den Daten, die man als Input bereitstellt.
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Der Begriff Deep Learning existiert schon seit 1980, hat aber bis 2012 eher wenig Aufmerksamkeit bekommen, da die Rechnerkapazitäten die notwendigen Berechnungen noch nicht meistern könnten.
Zum ersten Mal wurde Deep Learning for Business in der New York Times erwähnt: Man berichtete über eine Gruppe von Wissenschaftlern aus der Toronto Universität, die mit Hilfe eines Deep Learning Neural Network den Bilderkennungs-Wettbewerb „ImageNet“ gewonnen hatten. Das neurale Netz erkannte dabei 85 % der Objekte korrekt!
Einige wichtige Begriffe zum Einstieg
Um Deep Learning for Business besser zu verstehen, erläutern wir hier einige wichtige Begriffe:
- Deep Learning Neural Network: Eine Methode, um das Funktionieren des menschlichen Gehirns auf dem Computer zu simulieren. Dazu verwendet man Schichten virtueller Neuronen.
- Künstliche Intelligenz (KI): Die Fähigkeit eines Computers oder Programms, die Lösungen durch Algorithmen oder Berechnungen zu finden.
KI als Teilgebiet von Data Science diente anfangs der Lösung von konkreten Aufgaben, indem der menschliche Intellekt simuliert wurde: zum Beispiel, um den Computer gegen einen Menschen im Schachspiel antreten zu lassen. Man lehrte dem Computer eine Menge von einzelnen Regeln, so dass die Maschine danach in jeder Spielsituation optimal handeln könnte.
- Machine Learning: Eine Methode, um dem Computer das Selbstlernen beizubringen. Dies ist bspw. für Predictive Maintenance mit TensorFlow hilfreich. Man liefert dabei eine große Menge von Daten statt fester Regeln an die Maschine. Der Computer soll daraufhin, wie beim menschliches abstraktes Denken, die Lösung für die konkrete Aufgabe selbst finden und sich selbst bei Bedarf korrigiert. Machine Learning ist ein iteratives Verfahren, welches so oft wiederholt wird, bis das Modell eine vorgegebene Fehlertoleranz erreicht.
Deep Learning Neural Networks unterscheiden zwischen zwei Arten von Lernen:
Wie funktioniert Deep Learning for Business?
Stellen wir uns vor, wir haben eine Menge von Input Daten und wollen einen Output vorhersagen: z.B. ein Bahnpreisticket. Diese Vorhersage basieren wir dabei auf:
- Startpunkt,
- Zielpunkt, und
- Datum
In diesem Fall würde das Deep Learning Neural Network mit zwei Zwischenschichten so aussehen:
Die Input Schicht beinhaltet alle Input Variablen (unabhängigen Variablen).
- Die Zwischenschicht (auch hidden layer genannt) führt verschiedene komplexe mathematische Berechnungen mit den Input Daten durch. Eine der Expertenaufgaben bei dem Deep Learning for Business Verfahren besteht darin, die Anzahl von Zwischenschichten und Neuronen in jeder Schicht (als blaue Kreise abgebildet) korrekt abzuschätzen. (Entscheidend um beispielsweise Overfitting oder Underfitting zu verhindern)
- Die Output Schicht beinhaltet die abhängige Variable, die man vorhersagen möchte -in diesem Fall der Bahnkartenpreis.
Wie genau wird die Output Variable vorhergesagt? Hier kommt die Besonderheit des Deep Learning Neural Networks zum Tragen: Alle Neuronen-Einheiten sind gewichtet. Je wichtiger der Zusammenhang, desto höher ist das Gewicht (z.B., wenn in unserem Fall das Datum der Abreise die größte Rolle spielt, wird diese Verbindung den größten Gewichtskoeffizient haben). Die Ausgangsgewichte werden im System zufällig vergeben und werden von Iteration zu Iteration angepasst und optimiert – diesen Prozess nennt man Training.
Wie wird das Deep Learning Neural Network trainiert?
Das Training von Deep Learning Neural Network ist der komplexeste Teil des Verfahrens. Dafür gibt es vor Allem zwei Gründe:
- Man braucht sehr große Datenmengen und eine durchdachte Datenstrategie
- Man braucht sehr hohe Rechnerkapazitäten
In unserem Beispiel oben würde man eine sehr große historische Datenmenge an Bahnkartenpreisen benötigen, um alle mögliche Input-Output Konstellationen analysieren und somit die Vorhersagen machen zu können.
Da das neurale Netz am Anfang noch nicht trainiert ist, werden die ersten Vorhersagen oft falsch sein und müssen korrigiert werden.
Die Funktion, die die Vorhersagen mit realen (historischen) Daten vergleicht, nennt man die Loss Funktion. Im Idealfall würden wir die Loss Funktion gleich Null sein. Mathematisch gesehen sollte man diese Funktion also minimieren. Dies erreicht man durch das so genannten Gradient Descent Verfahren. Die Gewichte der Neuronen werden dabei nach jeder Iteration so angepasst, so dass der Wert der Loss Funktion sich verringert.
Nachdem das Training abgeschlossen wurde, kann man das Neurale Netz für die Vorhersagen erfolgreich nutzen (z.B. für predictive Analytics).
Praxisbeispiel 1: Personalisierte Produktempfehlungen im E-Commerce
Ein Online-Händler nutzt Deep Learning, um den Einkauf seiner Kunden individueller und relevanter zu gestalten. Basierend auf historischen Einkaufsdaten, Produktkategorien, Saisonalität und dem Kundenverhalten auf der Website wird ein Deep Learning Modell trainiert, das Vorhersagen über die Präferenzen jedes Kunden trifft. Dieses Modell analysiert Muster und identifiziert, welche Produkte für einzelne Kunden am wahrscheinlichsten interessant sind. So erhält ein Kunde gezielte Produktempfehlungen, die auf sein persönliches Kaufverhalten und seine Vorlieben abgestimmt sind. Dies steigert die Wahrscheinlichkeit, dass er zusätzliche Produkte kauft, erhöht somit den Umsatz und verbessert gleichzeitig die Kundenzufriedenheit.
Konkrete Schritte zur Umsetzung:
- Datenaufbereitung und Sammlung:
- Erfassen Sie alle relevanten Kundendaten, wie bisherige Kaufhistorie, durchgeführte Produktsuchen, Verweildauer auf Produktseiten und Warenkorbabbrüche.
- Strukturieren Sie die Daten in einem zentralen Data Warehouse, um diese für das Deep Learning Modell zugänglich und leicht analysierbar zu machen.
- Modellwahl und -entwicklung:
- Wählen Sie ein Deep Learning Framework wie TensorFlow oder PyTorch, das sich für große Datenmengen und tiefe neuronale Netzwerke eignet.
- Entwickeln Sie ein Empfehlungssystem-Modell (z. B. ein neuronales Kollaborationsfiltering-Modell oder ein Hybridmodell), das sowohl auf Basis des Verhaltens der Kunden als auch auf Produkteigenschaften Empfehlungen generiert.
- Modelltraining und Optimierung:
- Trainieren Sie das Modell mit vorhandenen historischen Daten und passen Sie die Gewichte der neuronalen Verbindungen an, um die Empfehlungen zu optimieren. Nutzen Sie dazu Verfahren wie Backpropagation und Stochastic Gradient Descent.
- Verwenden Sie Metriken wie den Root Mean Square Error (RMSE) oder den Mean Absolute Error (MAE), um die Genauigkeit der Empfehlungen zu messen und die besten Modelle auszuwählen.
- Implementierung und Echtzeit-Empfehlungen:
- Integrieren Sie das trainierte Modell in die E-Commerce-Plattform, sodass es in Echtzeit Produktempfehlungen generiert, sobald ein Kunde die Website nutzt.
- Zeigen Sie die Empfehlungen auf den Seiten der Benutzer an – etwa unterhalb der Produktbeschreibung („Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch…“) oder im Warenkorb.
- Fortlaufende Modelloptimierung und Anpassung:
- Überwachen Sie kontinuierlich das Nutzerverhalten und die Performance des Modells. Sammeln Sie dabei Feedback-Daten, die helfen, das Modell weiter zu verfeinern und an neue Trends oder saisonale Veränderungen anzupassen.
- Optimieren Sie das Modell in regelmäßigen Abständen neu und führen Sie A/B-Tests durch, um den Einfluss auf das Kaufverhalten zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Empfehlungen zu einem Anstieg der Konversionsrate führen.
Durch personalisierte Produktempfehlungen kann der Online-Händler gezielt auf die Vorlieben und Bedürfnisse der Kunden eingehen, was die Verkaufszahlen pro Kunden erhöht und die Kundenbindung stärkt.
Praxisbeispiel 2: Predictive Maintenance im produzierenden Gewerbe
Ein Unternehmen aus der Fertigungsindustrie setzt Deep Learning für die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) seiner Maschinen ein. Sensoren sammeln kontinuierlich Daten über Temperatur, Vibration, Stromverbrauch und andere relevante Parameter. Ein Deep Learning Modell wird darauf trainiert, Abweichungen zu erkennen, die auf bevorstehende Ausfälle oder Wartungsbedarf hindeuten. Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen können Maschinen rechtzeitig gewartet werden, bevor sie ausfallen. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten und ermöglicht eine durchgehende Produktion. Die gesteigerte Produktionseffizienz führt zu höheren Verkaufszahlen und damit zu einer Umsatzsteigerung. Zudem bietet das Unternehmen diesen Service als Premium-Leistung für Kunden an und schafft somit einen zusätzlichen Mehrwert, der langfristige Kundenbindungen stärkt.
Konkrete Schritte zur Umsetzung:
- Installation von Sensoren und Dateninfrastruktur:
- Installieren Sie Sensoren an allen relevanten Maschinen, um kontinuierliche Daten über Betriebsparameter wie Temperatur, Vibration, Schwingung und Stromverbrauch zu sammeln.
- Entwickeln Sie eine Datenpipeline und ein zentrales Data Management System, das alle Sensordaten in Echtzeit erfasst, speichert und für die Modellierung zur Verfügung stellt.
- Datenaufbereitung und -analyse:
- Bereinigen und normalisieren Sie die Sensordaten, um fehlerhafte oder fehlende Werte zu identifizieren und zu korrigieren.
- Analysieren Sie historische Sensordaten, um Muster und Indikatoren für potenzielle Ausfälle zu identifizieren (z. B. wie Temperaturveränderungen in Zusammenhang mit Ausfällen stehen).
- Modellentwicklung und -training:
- Entwickeln Sie ein Deep Learning Modell, das auf Recurrent Neural Networks (RNNs) oder Convolutional Neural Networks (CNNs) basiert, um zeitliche Muster und Anomalien in den Sensordaten zu erkennen.
- Trainieren Sie das Modell mithilfe eines großen Datensatzes an historischen Betriebs- und Ausfalldaten, um Vorhersagen darüber zu treffen, wann eine Maschine voraussichtlich gewartet werden muss.
- Integration des Modells in das Wartungssystem:
- Integrieren Sie das Modell in die Produktionssteuerung und das Wartungsmanagementsystem, sodass bei Erreichen bestimmter Werte ein automatischer Wartungsauftrag generiert wird.
- Schaffen Sie eine Benachrichtigungsfunktion, die das Wartungsteam in Echtzeit informiert, sobald eine Wartung erforderlich ist, um Ausfälle zu verhindern.
- Fortlaufende Überwachung und Modellanpassung:
- Überwachen Sie die Genauigkeit der Wartungsvorhersagen und passen Sie das Modell kontinuierlich an, indem Sie neue Betriebsdaten hinzufügen und das Modell regelmäßig neu trainieren.
- Führen Sie in regelmäßigen Abständen Optimierungen und Tests durch, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern und sicherzustellen, dass das System optimal arbeitet.
Durch die Einführung einer Predictive Maintenance Strategie kann das Unternehmen Ausfälle vermeiden und die Effizienz steigern. Die vorausschauende Wartung führt dazu, dass die Produktion nicht unterbrochen wird, was sowohl zu Umsatzsteigerungen als auch zu Kosteneinsparungen bei der Wartung führt.
Fazit
Zusammengefasst kann man sagen, dass Deep Learning for Business ein komplexes Verfahren ist, welches auf große Rechnerkapazitäten und Datenmengen setzt. Damit lassen sich aber eine große Menge von Business Fragestellungen beantworten, vor allem mit den unstrukturierten Daten, zum Beispiel:
- Texterkennung (Google Neural Machine Translation)
- Marketing Automation (Chat-Bots mit Reinforcement Learning, die eine optimale Gesprächsstrategie mit Kunden wählen)
- Spracherkennung (Automatisierte Untertitel basierend auf Lippenbewegungen)
- Bilderkennung (Google Maps und Street View)
und viele mehr. Wir bei Novustat beraten Sie gerne zu dem Themenbereich Machine Learning und zeigen Ihnen, wie Ihr Business davon profitieren kann. Kontaktieren Sie uns für ein Beratungsgespräch!