Welche Methoden zur Skalierung von Daten gibt es und wie wirken sie sich auf maschinelles Lernen aus?

Im Bereich des maschinellen Lernens spielt die richtige Vorbereitung der Eingabedaten eine entscheidende Rolle. Eine der grundlegenden Techniken in der Feature-Engineering-Praxis ist die Skalierung der Daten, die dazu dient, numerische Merkmale auf einen einheitlichen Wertebereich zu bringen. Das ist besonders wichtig, da unterschiedliche Skalen der Merkmale die Leistung von Modellen erheblich beeinflussen können. Im Folgenden werden die verschiedenen Skalierungsmethoden erläutert, ihre Vor- und Nachteile dargestellt und erklärt, wie sie die Modellleistung in verschiedenen Kontexten beeinflussen.

Normalisierung

Normalisierung ist eine Technik, bei der die Werte eines Merkmals so transformiert werden, dass sie in einen einheitlichen Bereich, üblicherweise zwischen 0 und 1, fallen. Diese Methode sorgt dafür, dass keine einzelne Variable aufgrund ihrer Skala dominierend wirkt. Besonders bei Algorithmen, die empfindlich auf die Skala der Eingabedaten reagieren – wie k-Nächste-Nachbarn (k-NN) und neuronale Netzwerke – ist Normalisierung ein wesentlicher Schritt. Diese Algorithmen berechnen Distanzen zwischen Datenpunkten, sodass die korrekte Skalierung der Merkmale deren Auswirkungen auf die Distanzberechnungen optimiert.

Ein weiterer Vorteil der Normalisierung ist die schnellere Konvergenz beim Training von Modellen. Insbesondere bei der Gradientenabstieg-Optimierung hilft normalisierte Daten dabei, dass der Algorithmus schneller zu einer Lösung findet, da alle Merkmale gleichwertig zur Berechnung des Gradienten beitragen. Die Normalisierung verbessert auch die Interpretierbarkeit von Modellen, da alle Merkmale auf der gleichen Skala sind und daher leichter miteinander verglichen werden können.

Standardisierung

Im Gegensatz zur Normalisierung, die die Werte in einen festen Bereich zwingt, transformiert die Standardisierung die Daten so, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 aufweisen. Diese Technik wird häufig bei Algorithmen verwendet, die eine Normalverteilung der Eingabedaten annehmen, wie beispielsweise bei der linearen und logistischen Regression oder bei Gradientenabstiegsverfahren. Das Ziel der Standardisierung ist es, die Merkmale in Bezug auf ihre Streuung und den zentralen Tendenzwert (den Mittelwert) in eine standardisierte Form zu bringen.

Die Standardisierung erfolgt über die Berechnung des Z-Scores, der für jedes Datenpunkt die Abweichung vom Mittelwert durch die Standardabweichung des Datensatzes darstellt. Dies hat zur Folge, dass die Verteilung der Daten eine mittlere Tendenz von 0 und eine Streuung von 1 erhält. Diese Transformation ist besonders nützlich, wenn die Variablen unterschiedliche Einheiten oder Skalen aufweisen und das Modell eine bestimmte statistische Eigenschaft, wie die Normalverteilung, erwartet.

Skalierungstechniken im Detail

Neben der Normalisierung und Standardisierung gibt es noch weitere Skalierungstechniken, die in verschiedenen Situationen von Bedeutung sind:

• Robuste Skalierung: Diese Methode ist besonders nützlich, wenn die Daten Ausreißer enthalten, die das Ergebnis verzerren könnten. Robuste Skalierung zentriert die Daten um den Median und skaliert sie anhand des Interquartilsabstands (IQR). Da diese Technik weniger empfindlich auf Ausreißer reagiert, ist sie eine gute Wahl für Datensätze mit starken Ausreißern oder schiefen Verteilungen.

• MinMax-Skalierung: Bei dieser Technik werden die Merkmale auf einen festen Wertebereich, üblicherweise zwischen 0 und 1, transformiert. Sie hat den Vorteil, dass die relativen Beziehungen zwischen den Merkmalen erhalten bleiben. Allerdings wird die Verteilung der Daten nicht berücksichtigt, was in Fällen von schiefen Verteilungen problematisch sein kann.

• MaxAbs-Skalierung: Diese Methode ist besonders für spärliche Datensätze geeignet, die viele Nullwerte enthalten. Die Werte jedes Merkmals werden hier auf den maximalen absoluten Wert skaliert, sodass alle Werte im Bereich [-1, 1] liegen. Diese Methode hat den Vorteil, dass sie die Nullwerte im Datensatz beibehält und die ursprüngliche Verteilung der Daten weitestgehend erhält.

• Power-Transformationen: Box-Cox und Yeo-Johnson sind zwei gängige Methoden zur Stabilisierung der Varianz und zur Normalisierung von Daten. Diese Techniken sind besonders hilfreich, wenn die Daten stark schief verteilt sind. Die Box-Cox-Transformation eignet sich nur für positive Daten, während die Yeo-Johnson-Transformation auch negative Werte verarbeiten kann. Power-Transformationen machen die Daten weniger anfällig für Verzerrungen durch starke Ausreißer und helfen, eine normalere Verteilung zu erreichen.

Zusätzliche Überlegungen

Es ist wichtig zu verstehen, dass nicht jede Skalierungsmethode in jedem Fall die beste Wahl ist. Die Wahl der richtigen Methode hängt von der Art der Daten und dem verwendeten Modell ab. Beispielsweise kann die MinMax-Skalierung bei Algorithmen, die Distanzen berechnen, wie k-NN, hilfreich sein, während die Standardisierung bei vielen linearen Modellen bevorzugt wird. Ebenso ist es wichtig zu erkennen, dass die Skalierung nur auf die Trainingsdaten angewendet werden sollte. Die Testdaten müssen mit denselben Parametern skaliert werden, die auf den Trainingsdaten berechnet wurden, um eine Verzerrung der Modellbewertung zu vermeiden.

In vielen Fällen erfordert die Skalierung eine genaue Überprüfung der Daten, um festzustellen, ob es Ausreißer oder starke Schiefe gibt, die eine spezielle Behandlung erfordern. Ohne diese Vorabprüfung könnte die Wahl der falschen Skalierungsmethode die Modellleistung erheblich beeinträchtigen. Die Techniken zur Skalierung und Transformation sind daher nicht nur technisch, sondern auch eine Frage der richtigen Datenvorbereitung und des Verständnisses der zugrunde liegenden Modellannahmen.

Wie orchestriert man maschinelles Lernen effizient mit AWS-Diensten?

MWAA basiert auf Apache Airflow und ist besonders geeignet für Teams, die komplexe, individuell angepasste Workflows mit vielfältigen Abhängigkeiten orchestrieren wollen. Dabei übernimmt MWAA die Bereitstellung, Skalierung und Wartung der Airflow-Umgebung, sodass sich Entwickler voll auf das Workflow-Management konzentrieren können. Dank eines reichen Plugin-Ökosystems eignet sich MWAA hervorragend für datenintensive Engineering-Aufgaben, bei denen Flexibilität und Anpassbarkeit im Vordergrund stehen.

Im Gegensatz dazu bieten AWS Step Functions eine serverlose, benutzerfreundliche Oberfläche zur visuellen Gestaltung und Überwachung von Workflows. Dieser Service ist ideal für Anwender, die eine einfache und möglichst wartungsarme Orchestrierung von End-to-End-ML-Pipelines wünschen und sich auf nahtlose Integration mit anderen AWS-Diensten verlassen.

Amazon SageMaker Pipelines hebt sich als speziell für ML entwickelte Orchestrierungslösung hervor. Es erlaubt ML-Ingenieuren und Data Scientists, den gesamten ML-Lebenszyklus – von Datenvorverarbeitung und Feature Engineering über Modelltraining und Tuning bis hin zum Deployment – nahtlos zu definieren, automatisieren und überwachen. Durch die Integration mit dem SageMaker-Ökosystem gewährleistet es eine besonders robuste und effiziente Verwaltung der ML-Prozesse.

Ein zentrales Merkmal von SageMaker Pipelines ist die Wiederholbarkeit der Prozesse. Indem man manuelle Tätigkeiten in klar definierte, automatisierte Schritte umwandelt, wird sichergestellt, dass Workflows reproduzierbar und verlässlich ausgeführt werden können. Dies ist fundamental für die Validierung von Modellen, das Nachvollziehen von Experimenten sowie die kontinuierliche Verbesserung der Modelle über mehrere Iterationen hinweg.

Die Pipeline wird modular aufgebaut, wobei jeder Schritt einer spezifischen Funktion entspricht: Datenvorbereitung, Feature Engineering, Modelltraining, Evaluation und Deployment. Die einzelnen Schritte können unabhängig voneinander entwickelt und optimiert werden, was die Gesamtperformance und Wartbarkeit verbessert. Die Verknüpfung erfolgt durch ein Pipeline-Objekt, das die Reihenfolge der Ausführung garantiert und durch Trigger und Zeitpläne automatisiert ausgeführt wird. So können Modelle kontinuierlich aktualisiert werden, um sich an sich ändernde Datenmuster anzupassen und Vorhersagen präziser zu machen.

Das Konzept lässt sich bildlich mit LEGO-Steinen vergleichen: Jeder einzelne Schritt ist ein Baustein, der sich mit anderen zu einem komplexen, funktionalen Ganzen zusammensetzt. Beispielsweise umfasst die Datenvorverarbeitung das Bereinigen und Transformieren von Rohdaten, das Feature Engineering schafft neue oder modifizierte Merkmale zur Leistungssteigerung des Modells. Für die Definition und Konfiguration dieser Schritte stellt SageMaker Pipelines eine umfangreiche Python-SDK-Bibliothek bereit, die vorgefertigte Klassen für Datenverarbeitung, Transformation, Training und Modelldeployment enthält.

Neben der technischen Umsetzung ist es wichtig, sich bewusst zu machen, dass die Orchestrierung und Automatisierung weit über reine Zeitersparnis hinausgeht. Sie fördert die Standardisierung von Prozessen, minimiert menschliche Fehlerquellen und schafft Transparenz über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg. Für Teams bedeutet dies eine verbesserte Zusammenarbeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Zudem ermöglicht es, komplexe Workflows systematisch zu skalieren und an veränderte Anforderungen flexibel anzupassen.

Zudem sollte berücksichtigt werden, dass nicht alle ML-Projekte dieselben Anforderungen an Orchestrierung und Automatisierung stellen. Während Amazon SageMaker Pipelines speziell auf ML zugeschnitten ist, bieten MWAA und Step Functions vielseitige Optionen für unterschiedlichste Workflow-Typen. Die Wahl des passenden Tools hängt somit von der Komplexität der Abläufe, der vorhandenen Expertise im Team und den angestrebten Integrationen mit anderen AWS-Diensten ab.