11. März 2025

Hidden Champion Feature Engineering

Der Schlüssel zu besseren KI-Modellen

Warum das Feature Engineering oft unterschätzt wird und wie AutoML-Tools wie DataRobot und Qlik AutoML Abhilfe schaffen können

Wenn es um Maschinelles Lernen geht, sind Algorithmen und Rechenleistung die Stars, dabei ist das sogenannte Feature Engineering ein oft unterschätzter Erfolgsfaktor. Schließlich hängt die Genauigkeit und Effizienz von Machine Learning Modellen maßgeblich von der Qualität und Auswahl der Features („Merkmale“) ab, die den Modellen zur späteren Mustererkennung und Vorhersagen dienen. Trotz seiner erfolgskritischen Funktion wird Feature Engineering häufig vernachlässigt. Das kann mehrere Gründe haben:

Mangelndes Fachwissen
Ohne tiefes Verständnis über die Daten und den spezifischen Anwendungsbereichs können wichtige Merkmale übersehen oder falsch interpretiert werden

Zeitaufwand
Der manuelle Prozess ist oft zeitintensiv und erfordert iterative Tests, um die optimalen Features zu identifizieren.

Komplexität
Bei großen und komplexen Datensätzen kann es schwierig sein, die richtigen Transformationen und Merkmalskombinationen zu finden.

Schlüsseltechnologie AutoML-Lösungen
Feature Engineering ist entscheidend für den Erfolg von Machine Learning (ML)-Modellen.
Ein gut durchgeführtes Feature Engineering beeinflusst die Genauigkeit und Effizienz von Modellen erheblich, da es relevante Informationen hervorhebt und irrelevante oder redundante Daten minimiert. Moderne Automated Machine Learning (AutoML) Plattformen automatisieren das Feature Engineering und ermöglichen einen effizienten Zugang zu leistungsstarken Machine-Learning-Modellen.

DataRobot und Qlik AutoML sind zwei prominente AutoML-Plattformen, die den Feature-Engineering-Prozess unterstützen:

DataRobot
Diese Plattform bietet automatisiertes Feature Engineering, bei dem relevante Merkmale identifiziert und transformiert werden, um die Modellleistung zu optimieren. DataRobot nutzt fortschrittliche Algorithmen, um automatisch die besten Features auszuwählen und neue zu generieren, was zu präziseren Vorhersagen führt.

Qlik AutoML
Qlik AutoML integriert automatisiertes maschinelles Lernen nahtlos in bestehende BI-Workflows. Die Plattform ermöglicht es Nutzern, ohne Programmierkenntnisse prädiktive Modelle zu erstellen. Ein besonderes Merkmal ist die automatische Merkmalsgenerierung, bei der aus den vorhandenen Daten neue, aussagekräftige Features abgeleitet werden, um die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Mehrwerte
Durch die Automatisierung werden zeitaufwändige manuelle Prozesse reduziert, was die Entwicklungszeit verkürzt. Auch ohne tiefgehende Fachkenntnisse können Nutzer ihre Datenqualität effektiv verbessern. Automatisierte Prozesse minimieren menschliche Fehler und sorgen für reproduzierbare Ergebnisse. Die Erstellung neuer Merkmale mit Hilfe von AutoML eröffnen Zusammenhänge in den Daten, die vorher nicht ersichtlich waren.

Durch den Einsatz von AutoML können Unternehmen schneller und effizienter Modelle entwickeln, die dennoch eine hohe Genauigkeit aufweisen. Wenn Du das volle Potenzial Deiner Daten ausschöpfen und Deiner Machine-Learning-Modelle optimieren möchtest, stehen wir gerne mit unserer Expertise zur Seite. Von der strategischen Beratung bis zur Implementierung leistungsstarker AutoML-Lösungen – wir unterstützen Dich dabei, datengetriebene Entscheidungen effizient und präzise zu gestalten.