Einsatz von LLMs zur Optimierung von Feature Engineering in der Data Science

Können Modelle uns helfen, bessere Modelle zu entwickeln? LLMs als Data Scientists evaluieren

Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht und finden Anwendung in immer mehr Bereichen. Von der automatisierten Texterstellung über die Übersetzung bis hin zur Codegenerierung – die Möglichkeiten scheinen nahezu grenzenlos. Ein besonders spannendes Anwendungsfeld ist der Einsatz von LLMs im Bereich Data Science. Können diese Modelle Data Scientists bei ihrer Arbeit unterstützen und sogar dazu beitragen, bessere Machine-Learning-Modelle zu entwickeln?

LLMs im Dienste der Data Science

Feature Engineering, die Auswahl und Transformation von relevanten Merkmalen aus einem Datensatz, ist ein entscheidender Schritt im Machine-Learning-Prozess. Diese Aufgabe erfordert sowohl Fachwissen über die jeweilige Domäne als auch ein tiefes Verständnis der Datenstruktur und des zugrundeliegenden Problems. Traditionell ist Feature Engineering eine zeitaufwendige und anspruchsvolle Tätigkeit, die von erfahrenen Data Scientists durchgeführt wird. Doch LLMs bieten das Potenzial, diesen Prozess zu automatisieren und zu beschleunigen.

Aktuelle Forschungsprojekte untersuchen, inwieweit LLMs in der Lage sind, Code für das Feature Engineering zu generieren. Dabei wird dem Modell eine Beschreibung des Datensatzes in einem Prompt zur Verfügung gestellt, und es wird aufgefordert, Code zu generieren, der den Datensatz entsprechend transformiert. Die Bewertung des generierten Codes erfolgt anhand der Verbesserung, die durch ein auf dem modifizierten Datensatz trainiertes Machine-Learning-Modell (z.B. XGBoost) im Vergleich zum Original-Datensatz erzielt wird.

Evaluierung der LLMs

Die Evaluierung der Fähigkeiten von LLMs als Data Scientists stellt eine Herausforderung dar. Herkömmliche Benchmarks, die beispielsweise auf der Beantwortung von Fragen basieren, erfassen nicht die komplexen Anforderungen des Feature Engineerings. Deshalb wurden neue Benchmarks entwickelt, die speziell auf diese Aufgabe zugeschnitten sind.

Ein solcher Benchmark, der in aktuellen Forschungsarbeiten vorgestellt wird, bewertet die Fähigkeit von LLMs, Feature-Engineering-Code zu schreiben. Die Ergebnisse dieser Studien zeigen, dass LLMs tatsächlich in der Lage sind, Code zu generieren, der zu einer Verbesserung der Machine-Learning-Modelle führt. Allerdings ist die Leistung der Modelle noch nicht auf dem Niveau menschlicher Experten. Dennoch deuten die Ergebnisse darauf hin, dass LLMs ein vielversprechendes Werkzeug für das Feature Engineering darstellen und Data Scientists in Zukunft wertvolle Unterstützung bieten können.

Herausforderungen und Chancen

Trotz der vielversprechenden Ergebnisse gibt es noch Herausforderungen bei der Anwendung von LLMs im Feature Engineering. Ein Problem ist die Interpretierbarkeit des generierten Codes. Es ist wichtig, dass Data Scientists den Code verstehen und gegebenenfalls anpassen können. Ein weiteres Problem ist die Robustheit der Modelle. LLMs können anfällig für Fehler sein, insbesondere wenn sie mit unbekannten Datensätzen konfrontiert werden.

Dennoch überwiegen die Chancen. LLMs können Data Scientists von repetitiven Aufgaben entlasten und ihnen mehr Zeit für kreative und strategische Tätigkeiten geben. Darüber hinaus können LLMs dazu beitragen, neue Feature-Engineering-Techniken zu entdecken und die Leistung von Machine-Learning-Modellen weiter zu verbessern. Die Kombination aus menschlicher Expertise und der Leistungsfähigkeit von LLMs verspricht eine neue Ära in der Data Science.

Mindverse: KI-Partner für maßgeschneiderte Lösungen

Mindverse, ein deutsches Unternehmen, das sich auf KI-gestützte Content-Erstellung spezialisiert hat, bietet eine All-in-One-Plattform für Text, Bilder, Recherche und mehr. Mindverse agiert als KI-Partner und entwickelt maßgeschneiderte Lösungen wie Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen und Wissenssysteme. Das Unternehmen erkennt das Potenzial von LLMs im Bereich Data Science und integriert diese Technologie in seine Produkte, um Kunden innovative und leistungsstarke Lösungen zu bieten.

Bibliographie: https://openreview.net/forum?id=cNThpik3Jz https://openreview.net/pdf/c7b0c5fa3e9b3f8932b744e24ea4b5fbecc46e2f.pdf https://arxiv.org/html/2406.07815v1 https://arxiv.org/pdf/2307.03109 https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/pqiufdew https://sakana.ai/ai-scientist/ https://medium.com/data-science-at-microsoft/how-large-language-models-work-91c362f5b78f https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0896627324000424 https://github.com/dair-ai/ML-Papers-of-the-Week https://kili-technology.com/large-language-models-llms/how-to-build-llm-evaluation-datasets-for-your-domain-specific-use-cases