Maschinelles Lernen für Laien

• Thomas Maier, Senior Data Scientist, ETH-Spin-off Datahouse AG
• Daniel Meister, CTO, ETH-Spin-off Datahouse AG

Können Sie den Verkaufspreis eines Einfamilienhauses vorhersagen? Welche Ihrer Kunden werden ihren Vertrag nächstens künden? Wie unterscheiden Sie zwischen verdächtigen Transaktionen und normalen Banküberweisungen? Mittels künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens (engl. Machine Learning) lassen sich solche Fragen beantworten. Lange Zeit konnten nur Spezialisten komplexe Vorhersagemodelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens entwickeln. Mit modernen Algorithmen lässt sich dieser Prozess unterdessen aber weitgehend automatisieren. Wir präsentieren ein Tool, das es auch Laien erlaubt, aufgrund eigener Daten ein Vorhersagemodell zu erstellen. Das Tool beurteilt zuerst, ob sich ein Datensatz für eine Modellierung eignet. Falls ja, illustriert es die Verteilungen aller Variablen, um allfällige Probleme aufzudecken. Danach wählt der Benutzer die Zielvariable. Das Tool entscheidet sich automatisch für eine passende Modellklasse, optimiert die Modellparameter und prüft die Modellgüte. Die Vorhersagegenauigkeit und die Wichtigkeit der einzelnen Eingabewerte werden verständlich dargestellt. Schliesslich kann der Benutzer mit dem fertigen Modell Vorhersagen für neue Fälle generieren. Neben der Demonstration des Tools stellen wir konkrete Einsatzmöglichkeiten vor und diskutieren mit Ihnen gesellschaftliche Implikationen.