Technische Implementierung und Geschäftswert der AutoML-Engine
Das Modul für automatisiertes maschinelles Lernen von DataFawn nutzt eine wettbewerbsfähige Trainingsarchitektur, um optimierte Versionen von sechs Algorithmenklassen, darunter Random Forest, XGBoost, LightGBM usw., parallel auszuführen. Durch Meta-Learning-Techniken kann das System den Suchraum automatisch an die Größe des Datensatzes anpassen: Kleine Daten (<100.000 Zeilen) werden mithilfe eines Gitters durchsucht, um die Genauigkeit zu gewährleisten, während bei großen Daten auf populationsbasierte Optimierungsalgorithmen umgeschaltet wird. In einem typischen Anwendungsfall auf Unternehmensebene erreicht die Plattform bei der Erkennung von Kreditkartenbetrug einen AUC-Wert von 0,92, was vergleichbar ist mit dem Ergebnis, das ein professionelles Team bei der manuellen Abstimmung der Parameter erzielt.
Der größte Wert für Geschäftsanwender liegt in der verbesserten Interpretierbarkeit des Modells. Jede Vorhersage wird von einer Entscheidungspfadanalyse begleitet, die die wichtigsten Einflussfaktoren in einfachem Englisch erklärt, z. B. "Der Hauptgrund für die Ablehnung eines Kreditantrags ist, dass der Kunde in der Vergangenheit mehr als dreimal in Verzug war (gewichtet mit 65%)." Dieser transparente Mechanismus ermöglicht es den Entscheidungsträgern, sowohl prädiktive Ergebnisse als auch Geschäftseinblicke zu erhalten, wodurch die Herausforderungen herkömmlicher Black-Box-Modelle bei der Prüfung der Einhaltung von Vorschriften effektiv gelöst werden.
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