Validierung des Data Shapley-Algorithmus für Echtzeitanwendungen
In Zusammenarbeit mit IDS Imaging wurde eine Desk Study zum Data Shapley-Algorithmus durchgeführt. Hierbei wurde der Algorithmus untersucht, ob es möglich ist diesen auf Edge-Geräten in "Echtzeit" auszuführen. Hintergrund der Desk Study ist, dass bei der Ausführung neuronaler Netze bspw. in der Produktion weiterhin neue Daten gesammelt werden müssen, um das Modell kontinuierlich verbessern zu können. Jedoch kann dies sehr speicherintensiv werden, wenn jeder Datenpunkt abgespeichert wird. Infolgedessen, sollte der Data Shapley-Algorithmus untersucht werden. Dieser wird im Folgenden näher beschrieben.
Funktionsweise des Data Shapley-Algorithmus
Der Data Shapley-Algorithmus ist ein wichtiges Werkzeug im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse. Er wird verwendet, um die Bedeutung einzelner Datenpunkte in einem gegebenen Datensatz zu bewerten. Dies ist besonders nützlich, um zu entscheiden, welche Datenpunkte in einem Datensatz für das Training von Maschinenlernmodellen oder für andere Datenanalyseanwendungen am wichtigsten sind. Im Folgenden wird die Funktionsweise des Data Shapley-Algorithmus erläutert:
Grundidee des Shapley Values: Der Data Shapley-Algorithmus basiert auf dem Konzept der Shapley-Werte aus der Spieltheorie. In der Spieltheorie werden Shapley-Werte verwendet, um den Beitrag einzelner Spieler in einer kooperativen Spielsituation zu bewerten. Im Falle des Data Shapley geht es darum, den Beitrag eines Datenpunkts zum Modelltraining oder zur Datenanalyse zu bewerten.
Permutation und Bewertung: Der Data Shapley-Algorithmus verwendet eine Permutationsmethode, um den Beitrag jedes Datenpunkts zu bewerten. Für jeden Datenpunkt wird eine Reihe von Modellen trainiert, wobei der Datenpunkt in verschiedenen Reihenfolgen hinzugefügt wird. Für einen Datensatz mit N Datenpunkten werden insgesamt N! (N Fakultät) Permutationen erstellt.
Modellleistung messen: Nach jeder Permutation wird die Leistung des Modells gemessen. Dies kann je nach Anwendungsfall verschiedene Metriken wie Genauigkeit, Verlustfunktion oder andere sein. Die Idee besteht darin, zu beurteilen, wie gut das Modell funktioniert, wenn der Datenpunkt in verschiedenen Positionen innerhalb des Datensatzes steht.
Berechnung des Shapley-Werts: Der Shapley-Wert für jeden Datenpunkt wird durch Mittelung der Leistungen über alle Permutationen berechnet. Dies gibt an, wie viel Beitrag ein Datenpunkt zum Gesamtergebnis geleistet hat, wenn er mit anderen Datenpunkten zusammenarbeitet.
Rangfolge der Datenpunkte: Nachdem die Shapley-Werte für alle Datenpunkte berechnet wurden, können sie verwendet werden, um die Datenpunkte nach ihrer Wichtigkeit zu sortieren. Die Datenpunkte mit höheren Shapley-Werten werden als wichtiger angesehen, da sie einen größeren Beitrag zur Modellleistung oder zur Datenanalyse leisten.
Der Data Shapley-Algorithmus ist besonders nützlich, um redundante oder unwichtige Datenpunkte zu identifizieren und Datensätze zu reduzieren, um die Effizienz von Modelltrainingsprozessen zu verbessern oder die Qualität von Datenanalysen zu steigern.
Probleme des Data Shapley-Algorithmus
Der Data Shapley-Algorithmus ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Bewertung der Bedeutung von Datenpunkten in einem Datensatz. Diese Bedeutungsbewertung kann für verschiedene Zwecke wie die Verbesserung von Modelltraining oder die Datenqualitätsbewertung nützlich sein. Jedoch gibt es einige bedeutende Herausforderungen, die die Anwendung des Data Shapley-Algorithmus auf Edge-Geräten in Echtzeit impraktikabel machen:
Rechen- und Speicherressourcen: Edge-Geräte sind oft durch begrenzte Rechen- und Speicherressourcen gekennzeichnet. Der Data Shapley-Algorithmus erfordert jedoch erhebliche Rechenleistung und Speicherplatz, um die Shapley-Werte für Datenpunkte zu berechnen. Dies liegt vor allem daran, dass der Algorithmus eine große Anzahl von Modelltraining-Iterationen durchführen muss, um die Auswirkungen verschiedener Datenpunkte auf das Modell zu bewerten. Auf Edge-Geräten kann dieser hohe Ressourcenverbrauch zu erheblicher Verzögerung führen und die Leistung anderer Aufgaben auf dem Gerät beeinträchtigen.
Echtzeit-Anforderungen: Edge-Geräte sind oft in Echtzeitumgebungen eingebettet, in denen schnelle Entscheidungen getroffen werden müssen. Der Data Shapley-Algorithmus erfordert jedoch in der Regel eine zeitaufwändige Berechnung, da er alle möglichen Permutationen der Datenpunkte ausprobieren muss, um zuverlässige Shapley-Werte zu erhalten. Dies steht im Widerspruch zu den Echtzeit-Anforderungen und macht den Algorithmus auf Edge-Geräten ungeeignet.
Keine identischen Ergebnisse bei der Verwendung einer GPU: Das Modelltraining von Machine Learning-Modellen auf GPUs ist in vielen Fällen nicht reproduzierbar, da GPUs hardwarebeschleunigte Berechnungen durchführen und parallel arbeiten. Bspw. durch eine unterschiedliche Reihenfolge der Berechnungen können geringfügige Abweichungen in den Ergebnissen bewirken, was die Reproduzierbarkeit erschwert.
Data Shapley-Werte werden für die Trainingsdaten berechnet: Der Data Shapley-Algorithmus wurde für statische Datensätze entwickelt. Data Shapley bewertet, wie wichtig einzelne Datenpunkte für das Modelltraining sind.
Data Shapley-Werte für neue Datenpunkte: Werden neue Datenpunkte aufgenommen, müssten diese in das Modell integriert und die Shapley-Werte neu berechnet werden, was in Echtzeit schwer umsetzbar ist.
Fazit
Der Data Shapley-Algorithmus bietet Vorteile im Bereich der Datenauswahl und -bewertung. Er ermöglicht eine Priorisierung von Datenpunkten, wodurch die Effizienz von maschinellen Lernmodellen verbessert und datengetriebene Entscheidungen optimiert werden können. Allerdings stößt man bei der Implementierung des Data Shapley-Algorithmus auf Edge-Geräten auf Herausforderungen, die seine praktische Anwendung in Echtzeit impraktikabel macht.
Denn insgesamt sind die Rechen- und Speicheranforderungen, die Modellabhängigkeit, die Echtzeit-Anforderungen, die begrenzte Datenverfügbarkeit und die Herausforderungen bei der Verarbeitung dynamischer Daten die Hauptprobleme, die die Anwendung des Data Shapley-Algorithmus auf Edge-Geräten in Echtzeit hindern.
In Abbildung 1 ist der Workflow des Data Shapley Algorithmus Schritt für Schritt dargestellt.
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