Saptarshi Bej aus Indien, Doktorand bei Prof. Wolkenhauer, hat den Algorithmus entwickelt, mit dem es gelingt, die weltweit führenden Methoden zur Klassifizierung unausgeglichener Datensätze zu übertreffen. „Wir können die Leistungsfähigkeit unseres Algorithmus nachweisen, in dem wir uns mit öffentlichen Datensätzen aus Wettbewerben messen“, unterstreicht Professor Wolkenhauer. Wie die Rostocker Wissenschaftler das erreicht haben? Die Antwort scheint einfach und ist dennoch schwer. Der Algorithmus könne lernen und deshalb müsse man ihn trainieren, sagt Saptarshi Bej. Aber wie? Wenn der Algorithmus unterscheiden soll zwischen gut und schlecht, gesund und krank, Betrug oder legal, dann müsse er die Chance haben, beide Fälle gleich gut zu lernen. Wenn es aber darum geht, etwas Ungewöhnliches, Seltenes zu erkennen, gibt es nicht viele Lernbeispiele, also unausgeglichene Datensätze. Und das ist ein Problem für Methoden der Künstlichen Intelligenz. Ziel der neuen Methode ist es, die beiden Datensätze auszugleichen, in dem die Daten für den Ausnahmefall mit dem Algorithmus künstlich vermehrt werden.
„Der Erfolg unseres Algorithmus im internationalen Wettbewerb zeigt inzwischen, dass er sich in unterschiedlichen Bereichen der Wirtschaft und Wissenschaft einsetzen lässt“. Das dürfe auch für viele Firmen aus Mecklenburg-Vorpommern von Interesse sein, ist der Wissenschaftler überzeugt. Sein Motto: „KI tut gut“. Das wolle sein Team nun in der Praxis beweisen.
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