Entwicklung von Machine-Learning-Apps im Jahr 2025

Haben Sie sich jemals gefragt, warum Netflix Ihnen Videos vorschlägt, die Sie basierend auf dem, was Sie bereits angesehen haben, ansehen sollen?

Ist das Magie? Die Entwicklung von maschinellem Lernen ist nichts weniger als Magie. Es liefert Vorschläge basierend auf Ihren gespeicherten Informationen, um eine benutzerfreundlichere Oberfläche zu schaffen. 

In diesem Beitrag werden wir uns die neuesten Trends im maschinellen Lernen in der mobilen Anwendungsentwicklung (ML) ansehen und wie sie Unternehmen helfen können, zu wachsen und Asphaltwert zu schaffen. Von GenAI, das komplexe multimediale Inhalte entwickelt, bis hin zum Aufkommen kleiner Modellsprache (SLM), werden die folgenden Trends die Nachrichten im Jahr 2025 dominieren.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern und Maschinen ermöglicht, auf die gleiche Weise zu lernen wie Menschen, um Aufgaben autonom auszuführen und ihre Leistung und Genauigkeit durch Erfahrung und den Kontakt mit neuen Daten zu verbessern. 

Bedarf an maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen ist wichtig, weil es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und bei bestimmten Aufgaben besser abzuschneiden, ohne dass sie ausdrücklich programmiert werden müssen.

Nachfolgend sind einige spezifische Bereiche aufgeführt, in denen Dienstleistungen zur Entwicklung von maschinellem Lernen genutzt werden:

• Vorhersagemodellierung: Die Entwicklung von Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens kann genutzt werden, um Prognosemodelle zu erstellen, die Unternehmen dabei unterstützen, informiertere Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen hat beispielsweise das Potenzial, vorherzusagen, welche Kunden eher ein bestimmtes Produkt kaufen, sowie welche Patienten eher eine bestimmte Krankheit entwickeln.

• Natürliche Sprachverarbeitung: Die Dienstleistungen zur Entwicklung von maschinellem Lernen werden verwendet, um Systeme zu erstellen, die menschliche Sprache verstehen und interpretieren. Dies ist entscheidend für Anwendungen wie Spracherkennung, Chatbots und Übersetzer.

• Computer Vision: Die Entwicklung von Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens wird eingesetzt, um Systeme zu erstellen, die Bilder und Videos erkennen und verstehen. Dies ist für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, Überwachungssysteme und bildgebende Verfahren in der Medizin von entscheidender Bedeutung.

Methoden des maschinellen Lernens

Es gibt drei Haupttypen von maschinellem Lernen in der mobilen Anwendungsentwicklung.

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen, auch bekannt als überwachtes maschinelles Lernen, wird definiert als die Verwendung von gekennzeichneten Datensätzen, um Algorithmen zu schulen, damit sie Daten korrekt klassifizieren oder Ereignisse vorhersagen. Während Eingabedaten in das Modell eingegeben werden, werden Gewichte angepasst, bis das Modell richtig angepasst ist. Dies geschieht als Teil des Kreuzvalidierungsverfahrens, um zu verhindern, dass das Modell überanpasst oder unteranpasst wird.

Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen, auch bekannt als unüberwachtes maschinelles Lernen, ist die Analyse und Sortierung von Rohdatensätzen unter Verwendung von Algorithmen zur Entwicklung von maschinellem Lernen. Diese Algorithmen identifizieren verborgene Muster oder Daten Gruppen, ohne dass eine Intervention von Menschen erforderlich ist. Die Fähigkeit des unüberwachten Lernens, Ähnlichkeiten und Unterschiede in Daten zu erkennen, macht es herausragend für die Datenexploration, Cross-Selling-Techniken, Kundensegmentierung und Bild- und Mustererkennung.

Semi-überwachtes Lernen

Semi-überwachtes Lernen bietet eine gute Balance zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Während des Trainings wird ein kleiner gekennzeichneter Datensatz verwendet, um die Klassifizierung und Merkmals Extraktion aus einem größeren, ungekennzeichneten Datensatz zu leiten. Unüberwachtes Lernen kann das Problem unzureichender gekennzeichneter Daten für ein überwacht lernendes System überwinden. Es hilft auch, wenn das Kennzeichnen ausreichender Daten prohibitively teuer ist.

Wie funktionieren Algorithmen des maschinellen Lernens?

Ein Algorithmus des maschinellen Lernens lernt Muster und Beziehungen aus Daten, um Vorhersagen oder Bewertungen zu erstellen, ohne jede Aufgabe manuell zu programmieren.

Hier ist eine einfache Beschreibung, wie ein typischer Algorithmus des maschinellen Lernens in der mobilen Anwendungsentwicklung funktioniert:

Daten sammeln

Zuerst werden relevante Informationen gesammelt oder kuratiert. Diese Daten könnten Beispiele, Merkmale oder Eigenschaften umfassen, die für die aktuelle Handlung relevant sind, wie Fotos, Texte, Zahlendaten usw.

Datenvorbereitung

Vorbereitung ist oft erforderlich, bevor Daten in einen Algorithmus eingegeben werden. Dieser Prozess kann das Bereinigen der Daten (Entfernen fehlender Werte und Ausreißer), das Ändern (Normalisierung, Skalierung) und das Trennen in Test- und Trainingssets umfassen.

Modell auswählen

Ein geeignetes Modell für maschinelles Lernen in der mobilen Anwendungsentwicklung wird basierend auf der Aufgabe ausgewählt (zum Beispiel Regression, Sortierung oder Clusterbildung). Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen und fortgeschrittene Modelle wie tief lernende Architekturen sind einige Beispiele.

Modell trainieren

Das ausgewählte Modell wird mit den Trainingsdaten trainiert. Während des Trainings erkennt der Algorithmus Muster und Beziehungen in den Daten. Dies umfasst das wiederholte Anpassen der Modellparameter, um die Diskrepanz zwischen den erwarteten und tatsächlichen Ergebnissen (Labels oder Ziele) in den Trainingsdaten zu minimieren.

Modell bewerten

Nach dem Training wird das Modell anhand von Testdaten bewertet, um seine Leistung zu bestimmen. Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Erinnerungsvermögen und mittlerer quadratischer Fehler werden verwendet, um zu bewerten, wie gut die Simulation auf neue, zuvor begegnete Daten angewendet werden kann.

Anpassungen

Modelle können durch Anpassen von Hyperparametern (Parametern, die während des Trainings nicht explizit gelernt werden, wie die Lernrate und die Anzahl der Schichten, die in einem neuronalen Netzwerk verborgen sind) fein abgestimmt werden.

Vorhersage oder Ableitung

Schließlich wird das trainierte Modell verwendet, um Vorhersagen oder Urteile unter Verwendung neuer Informationen zu erzeugen. Dieses Verfahren beinhaltet das Verknüpfen der zuvor gelernten Muster mit neuen Eingaben, um Ergebnisse wie gekennzeichnete Kategorien bei Klassifikationsproblemen oder numerischen Werten bei Regressionsprojekten zu erzeugen.

Lebenszyklus des maschinellen Lernens

Der Lebenszyklus des maschinellen Lernens in der mobilen Anwendungsentwicklung umfasst Folgendes:

• Das Problem definieren: Identifizieren Sie das reale Problem, das gelöst werden soll.

• Daten sammeln: Sammeln Sie die notwendigen Informationen aus verschiedenen Quellen.

• Datenbereinigung und -vorbereitung: Beheben Sie Probleme der Datenqualität und bereiten Sie die Daten für die Analyse vor.

• Explorative Datenanalyse (EDA): Untersuchen Sie Daten auf Trends, Ausreißer und Muster.

• Merkmalsengineering und -auswahl: Erhöhen Sie die Merkmale in den Daten und wählen Sie die besten aus, um die Modellergebnisse zu verbessern.

• Modellauswahl: Wählen Sie geeignete Modelle in Bezug auf den Problemtat und die Datenattribute.

• Modelltraining: Teilen Sie die Daten in Trainings- und Verifikationsdaten auf, um das Modell zu trainieren.

• Modellbewertung und -optimierung umfassen die Bewertung und Aktualisierung des Modells mithilfe geeigneter Metriken.

• Modellbereitstellung: Führen Sie das Modell in einer Produktionsumgebung aus, um Echtzeitvorhersagen zu treffen.

Schritte zur Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen

Die Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen umfasst mehrere Schritte, einschließlich der Datensammlung und der Modellbereitstellung. Hier ist eine strukturierte Anleitung, die Ihnen helfen soll, die Schritte zu durchlaufen:

Schritt 1: Daten für maschinelles Lernen sammeln

Die Datensammlung ist eine wichtige Phase bei der Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen, da sie die Grundlage für die Erstellung genauer Modelle legt. Diese Phase der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen umfasst die Sammlung relevanter Daten aus mehreren Quellen, um das Modell für maschinelles Lernen zu trainieren und ihm zu ermöglichen, genaue Vorhersagen zu treffen.

Sobald die Anforderungen festgelegt wurden, können Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, einschließlich Datenbanken, APIs, Web-Scraping und manueller Dateneingabe. 

Schritt 2: Datenvorbereitung und -bereinigung

Die Vorverarbeitung und Vorbereitung von Daten ist ein kritischer Schritt, der die Umwandlung von Rohdaten in ein Format umfasst, das von unseren Modellen trainiert und getestet werden kann. Diese Phase kennzeichnet den Versuch, die Daten zu säubern, indem null und nicht brauchbare Werte entfernt werden, sowie die Normalisierung und Vorverarbeitung, um die Genauigkeit und Leistung unserer Modelle für maschinelles Lernen zu verbessern.

Schritt 3: Das richtige Modell für maschinelles Lernen auswählen

Die Auswahl des richtigen Modells für maschinelles Lernen in der mobilen Anwendungsentwicklung ist entscheidend für die Entwicklung eines erfolgreichen Modells. Bei so vielen verfügbaren Algorithmen und Techniken hat die Wahl des passendsten Modells für ein spezifisches Problem einen erheblichen Einfluss auf die Genauigkeit und Leistung des Modells.

Schritt 4: Ihr Modell für maschinelles Lernen trainieren

In dieser Phase der Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen verfügen wir über alle notwendigen Zutaten, um unser Modell effektiv zu trainieren. Dies beinhaltet die Verwendung unserer bereitgestellten Daten, um das Modell zu trainieren, sodass es Muster erkennt und Vorhersagen auf der Grundlage von Eingabefunktionen trifft. Während des Trainingsprozesses beginnen wir damit, die vorverarbeiteten Daten in den ausgewählten Algorithmus zum maschinellen Lernen einzuspeisen.

Schritt 5: Modellleistung bewerten

Sobald Sie Ihr Modell trainiert haben, ist es an der Zeit, seine Leistung zu bewerten. Es gibt mehrere Metriken, die zur Bewertung der Modellleistung verwendet werden, die je nach Art der Aufgabe klassifiziert sind: Regression/numerisch, Klassifizierung.

• Bei Regressionsproblemen umfassen gängige Bewertungsmaße:

• Der mittlere absolute Fehler (MAE) ist der Durchschnitt der absoluten Abweichungen zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen Werten.

• Der mittlere quadratische Fehler (MSE) wird als Durchschnitt der quadrierten Unterschiede zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen Werten berechnet.

• Die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers (RMSE): Es ist die Quadratwurzel des MSE und misst die durchschnittliche Größe des Fehlers.

Zu den gängigen Bewertungsmetriken, die für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden, gehören:

• Genauigkeit: die Anzahl der richtig identifizierten Instanzen aus allen Instanzen.

• Präzision ist der Anteil der echten positiven Vorhersagen zu allen positiven Vorhersagen.

• Erinnerungsvermögen: der Anteil der genauen positiven Vorhersagen unter allen tatsächlichen positiven Ereignissen.

Schritt 6: Ihr Modell optimieren und feinabstimmen

Nachdem wir unser Modell trainiert haben, ist der nächste Schritt, es zu verbessern. Die Feinabstimmung und Optimierung ermöglichen es unserem Modell, seine Spitzenleistungen und Generalisierungsfähigkeiten zu erreichen. Dieser Prozess umfasst das Feinabstimmen von Parametern, die Auswahl des richtigen Algorithmus und die Verbesserung von Funktionen mithilfe von Methoden des Merkmalsengineering. Hyperparameter sind Parameter, die vor Beginn des Trainingsprozesses festgelegt werden und das Verhalten des Modells für maschinelles Lernen steuern. Dazu gehören die Lernrate, Frequenz und Modellparameter, die sorgfältig abgestimmt werden sollten.

Schritt 7: Das Modell bereitstellen und Vorhersagen treffen

Der letzte Schritt bei der Entwicklung eines ML-Modells besteht darin, es bereitzustellen und Vorhersagen zu treffen. Nachdem ein Modell trainiert und verfeinert wurde, ist es an der Zeit, es in Betrieb zu nehmen, damit es Echtzeitvorhersagen auf neuen Daten treffen kann.

Bei der Modellbereitstellung ist es wichtig sicherzustellen, dass das System mit einer hohen Benutzerlast umgehen kann, reibungslos ohne Ausfälle funktioniert und leicht aktualisiert werden kann. 

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen das Sammeln und Analysieren von Daten, das Auswählen des richtigen Algorithmus, das Anpassen, das Bewerten der Leistung und die Bereitstellung für Echtzeitszenarien umfasst. Durch diese Prozesse können wir die Genauigkeit des Modells verbessern und zur Lösung von Problemen der realen Welt beitragen. Das Team versteht die Bedürfnisse sowohl disruptiver Start-ups als auch großer Unternehmen. Space-O Technologies ist ein bekanntes Beratungsunternehmen für maschinelles Lernen, das die besten KI- und ML-Entwicklungsdienste anbietet.

Wenn Sie noch Fragen haben oder sich über Dienste zur Entwicklung von maschinellem Lernen -Software, wie z. B. welche Plattform für Projekte im Bereich maschinelles Lernen geeignet ist, unsicher sind, kontaktieren Sie uns bitte. Wir werden Sie weiter beraten.