{"id":184840,"date":"2023-09-07T18:12:08","date_gmt":"2023-09-07T17:12:08","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=184840"},"modified":"2023-10-30T16:36:43","modified_gmt":"2023-10-30T15:36:43","slug":"automl-und-die-automatisierung-von-machine-learning-eine-bedrohung-fuer-data-scientists-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/automl-und-die-automatisierung-von-machine-learning-eine-bedrohung-fuer-data-scientists-2","title":{"rendered":"AutoML und die Automatisierung von Machine Learning: eine Bedrohung f\u00fcr Data Scientists?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"184840\" class=\"elementor elementor-184840\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61f07967 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"61f07967\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-326fd8bc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"326fd8bc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Sind die Automatisierung von Machine Learning und AutoML-Tools eine Bedrohung f\u00fcr Data Scientists? Das ist eine Frage, die immer mehr Datenwissenschaftler besch\u00e4ftigt, ebenso wie angehende Data Scientists, die sich um ihre zuk\u00fcnftige Karriere sorgen. Im Moment scheint eine vollst\u00e4ndige Automatisierung der Data Science jedoch unwahrscheinlich.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28fc9fad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"28fc9fad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Um dem Mangel an Data Scientists und anderen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-engineer-bootcamp-dein-karrieresprung\">Machine-Learning-Ingenieuren<\/a> entgegenzuwirken, sind in den letzten Jahren zahlreiche &#8222;AutoML&#8220;-Tools entstanden. Diese Tools zur Automatisierung von Machine Learning waren urspr\u00fcnglich dazu gedacht, die zeitaufw\u00e4ndigsten Aufgaben bei der Entwicklung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-kurs-starte-durch\">Machine-Learning-Modellen<\/a> zu eliminieren oder sogar den Mangel an Fachleuten zu kompensieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d1d271d elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"1d1d271d\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/jn-22XyKsgo&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d651b6a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d651b6a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Im Laufe der Jahre haben sich die verschiedenen <strong>AutoML-Frameworks<\/strong> jedoch weiterentwickelt und verbessert. Heute sind sie so leistungsf\u00e4hig, dass sie in manchen F\u00e4llen sogar menschliche Experten \u00fcbertreffen k\u00f6nnen. Das ist das Ergebnis einer Studie, die von Forschern des deutschen Fraunhofer-Instituts durchgef\u00fchrt wurde.<\/p><p>F\u00fcr ihre Untersuchung st\u00fctzten sich die Forscher auf 12 beliebte Datens\u00e4tze der OpenML-Plattform. Sechs dieser Datasets sind \u00fcberwachte Klassifikationsaufgaben, w\u00e4hrend die anderen sechs \u00fcberwachte Regressionsaufgaben sind. Dies sind in der Tat die beiden popul\u00e4rsten Arten von Aufgaben des maschinellen Lernens.<\/p><p>Das Team nutzte auch das<strong> Open-Source-Tool AutoML<\/strong> Benchmark, das eine vollst\u00e4ndige Integration von OpenML-<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataset-definition\">Datasets<\/a> f\u00fcr viele AutoML-Frameworks und automatisierte Benchmarking-Funktionen bietet. Die Benchmarks wurden mit den Standardeinstellungen gestartet, die in config.yalk im <strong>AutoML-Benchmark-Projekt<\/strong> festgelegt wurden.<\/p><p>Es wurden vier AutoML-Frameworks getestet: TPOT, H2O, Auto-sklearn und AutoGluon. Einige von ihnen geh\u00f6ren zu den neuesten, andere zu den beliebtesten. Es gibt Frameworks, die sich ausschlie\u00dflich dem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Deep Learning widmen,<\/a> und andere, die auf scikit-learn basieren.<\/p><p>Die Laufzeit pro Fold wurde auf eine Stunde festgelegt. F\u00fcr die \u00fcberwachte Klassifizierung erhielt das beste der vier Frameworks eine Laufzeit von f\u00fcnf Stunden pro Fold, um seine Ergebnisse mit denen von Menschen vergleichen zu k\u00f6nnen.<\/p><p>F\u00fcr die Klassifikationsaufgaben wurden die Bewertungsmethoden <strong>ROC AUC (auc) und &#8222;accuracy&#8220;<\/strong> verwendet. F\u00fcr die Aufgaben der \u00fcberwachten Regression wurden die Methoden root-mean-square-error (rmse) und mean absolute error (mae) gew\u00e4hlt.<\/p><p>In Bezug auf die Hardware verwendeten die Forscher einen Server mit zwei Intel Xeon Silver 4114 CPUs mit 2,20 GHz und insgesamt 20 Kernen, vier DIMM DDR4 Synchronous 2666MHz 64GB Speichermodulen und zwei NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti Grafikkarten mit insgesamt \u00fcber 22GB VRAM.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b398e29 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"3b398e29\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/42Oo8TOl85I&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55f3bbec e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"55f3bbec\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d10f393 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d10f393\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">AutoML ist Data Scientists in mehreren Situationen ebenb\u00fcrtig oder sogar \u00fcberlegen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c619997 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4c619997\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Nach Abschluss des Tests stellten die Forscher zu ihrem Erstaunen fest, dass AutoML in 7 von 12 F\u00e4llen bei den prim\u00e4ren Metriken genauso gut oder sogar besser abschnitt als Menschen. Bei diesen sieben F\u00e4llen handelt es sich um &#8222;einfache&#8220; Klassifikations- oder Regressionsaufgaben. Bei den anderen Metriken gab es keine signifikanten Unterschiede.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ee8ac66 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4ee8ac66\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>So kommt die Studie zu dem Schluss, dass die meisten Ergebnisse, die <strong>AutoML<\/strong> erzielt, nur etwas besser oder etwas schlechter sind als die von Menschen. Das beste Framework f\u00fcr \u00fcberwachte Klassifizierung, H2O, erreicht in 5 Stunden pro Fold einen AUC-Wert von 0,7892, verglichen mit 0,799 in einer Stunde pro Fold.<\/p><p>F\u00fcr die Zukunft sagen die Forscher voraus, dass sich die Kluft zwischen menschlichen Data Scientists und AutoML schlie\u00dfen wird. Da <strong>Machine-Learning-Anwendungen<\/strong> jedoch haupts\u00e4chlich in interdisziplin\u00e4ren F\u00e4llen eingesetzt werden, k\u00f6nnen AutoML-Tools nicht als eigenst\u00e4ndige L\u00f6sungen fungieren. Sie sollten daher als Erg\u00e4nzung zu den <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-cv-das-musst-du-beachten\">F\u00e4higkeiten der Data Scientists gesehen werden.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-725945b2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"725945b2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15c52c8e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"15c52c8e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum die Automatisierung Data Scientists nicht schaden wird?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2905dc13 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2905dc13\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Trotz der Leistungsf\u00e4higkeit von AutoML ist es unwahrscheinlich, dass die Automatisierung die Berufe in der Data Science verschwinden l\u00e4sst. In Bereichen wie der Datenverarbeitung oder der Datenvisualisierung wird sie es den Gesch\u00e4ftsf\u00fchrern jedoch erleichtern, die Vorteile von Big Data zu nutzen, ohne dass ein menschlicher <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-quereinstieg\">Data Scientist eingreifen muss.<\/a><\/p><p>Laut Gartner werden bis Ende 2020 etwa 40 % der Aufgaben im Bereich Data Science automatisiert sein. Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass die Automatisierung diesen Beruf ausrotten wird, und das aus drei Hauptgr\u00fcnden.<\/p><p>Erstens ist die Automatisierung letztendlich nur ein Mittel, um Prozesse zu beschleunigen. Alexander Gray, Vizepr\u00e4sident f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/google-cloud-fuegt-seiner-plattform-neue-ki-tools-hinzu\">KI bei IBM Reserach, erkl\u00e4rt:<\/a> &#8222;Data Scientists umarmen Automatisierungswerkzeuge, weil sie damit Zeit sparen und denken k\u00f6nnen, anstatt sich mit l\u00e4stigen Aufgaben zu besch\u00e4ftigen&#8220;.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f0e19e2 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"2f0e19e2\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/WSKi8HfcxEk&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6cdb6760 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6cdb6760\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die<strong> Automatisierungswerkzeuge<\/strong> werden immer leistungsf\u00e4higer und intelligenter, sodass sie Data Scientists immer mehr unterst\u00fctzen und die Art und Weise, wie sie arbeiten, ver\u00e4ndern werden. Dies wird es ihnen erm\u00f6glichen, mehr zu tun und die Wirkung ihrer Arbeit in ihren Unternehmen zu erh\u00f6hen. Nichtsdestotrotz werden sie Werkzeuge bleiben.<\/p><p>Der zweite Grund ist, dass <strong>automatisierte Werkzeuge<\/strong> nicht &#8222;erkennen&#8220; k\u00f6nnen, dass sie Fehler machen. Diese Werkzeuge k\u00f6nnen zwar helfen, Dinge schneller und besser zu erledigen, aber sie k\u00f6nnen auch menschliche Fehler sehr schnell verbreiten, wenn sie auf einer falschen Grundlage basieren.<\/p><p>Laut Alexander Gray k\u00f6nnen selbst Forscherteams an den besten Universit\u00e4ten der Welt Fehler in<strong> statistischen Nuancen<\/strong> machen, die zu Datenmodellen von schlechter Qualit\u00e4t f\u00fchren.<\/p><p>Daher werden Data Scientists weiterhin unerl\u00e4sslich sein, um Fehler zu erkennen und die den Tools zugrunde liegenden Prinzipien zu verstehen. Dies gilt umso mehr, als dass, je mehr k\u00fcnstliche Intelligenz in unseren Alltag Einzug h\u00e4lt, der kleinste Fehler gro\u00dfe Auswirkungen haben kann.<\/p><p>Der dritte und vielleicht wichtigste Grund ist, dass nur Menschen die Probleme, die eine Organisation l\u00f6sen muss, wirklich verstehen k\u00f6nnen.<\/p><p>Die Herausforderung der <strong>Data Science<\/strong> ist nicht immer nur technischer Natur, was jeder Berufst\u00e4tige best\u00e4tigen kann.<\/p><p>Ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-cv-das-musst-du-beachten\">Data Scientist muss in der Lage sein, ein Problem richtig zu interpretieren,<\/a> um die richtige Datenquelle auszuw\u00e4hlen oder sogar die Ergebnisse richtig zu interpretieren. Er muss z. B. einen Zeitrahmen f\u00fcr die Datenanalyse festlegen oder geeignete Kontrollgruppen f\u00fcr einen genauen Vergleich ausw\u00e4hlen. Das menschliche Urteilsverm\u00f6gen bleibt also f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/online-data-scientist-training-alles-was-du-zu-wissen-brauchst\">Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung.<\/a><\/p><p>Aus diesen drei Gr\u00fcnden k\u00f6nnen die Berufe im Bereich Big Data nicht automatisiert werden. Ironischerweise k\u00f6nnte die Automatisierung, indem sie die Kosten f\u00fcr den Zugang zur Datenwissenschaft senkt, diese sogar f\u00fcr mehr Unternehmen erschwinglich machen und die Nachfrage nach Data Scientists steigern&#8230;<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26e7de2e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"26e7de2e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Weiterbildung zum Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sind die Automatisierung von Machine Learning und AutoML-Tools eine Bedrohung f\u00fcr Data Scientists? 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