Risikocontrolling und Risikomanagement

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  • Prof. Dr. Michael Feindt
    Prof. Dr. Michael Feindt
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    Mit NeuroBayes den Vorsprung sichern - Ergebnisse des Data Mining Cup 2006
    Am 31. Mai 2006 ging der nunmehr siebte durch die Universität Chemnitz und die prudsys AG organisierte Data Mining Cup mit einer neuen Rekordbeteiligung zu Ende. Mit über 570 Teilnehmern von 177 Universitäten aus 42 Ländern und der somit bisher höchsten Teilnehmerzahl seiner Geschichte untermauerte der Wettbewerb wieder seinen Stellenwert als weltweit erfolgreichster Studentenwettbewerb auf dem Gebiet der intelligenten Datenanalyse.

    Auch bei diesem siebten Data Mining Cup ging es wieder um die Lösung typischer Datenanalyseprobleme aus der Praxis. Da Versteigerungsplattformen für die Internet-Community nicht mehr wegzudenken sind und heute für viele Internet-User, sowohl für Privathaushalte als auch für gewerbliche Anbieter, einen festen Bestandteil im alltäglichen Umgang mit dem Medium Internet bilden, suchten die Organisatoren zusammen mit der eBay GmbH nach einem Data-Mining-Modell, das die Vorhersage über den erwarteten Verkaufserlös von zu versteigernden Produkten erlaubt. Dabei stellte dieses Mal neben Data Mining auch Text Mining eine wichtige Komponente bei der Suche nach der effektivsten Lösung dar.

    Nachdem sechs Karlsruher Teilnehmer mit NeuroBayes® bereits im letzten Jahr die Spitzenpositionen 2 - 7 belegen konnten, haben sich auch beim diesjährigen Data Mining Cup wieder Studenten der Universität Karlsruhe dem Wettbewerb und der kritischen Jury um Prof. Dr. Werner Dilger von der TU Chemnitz gestellt. Bei den insgesamt zwölf Studenten handelt es sich sowohl um Diplomanden am Institut für Experimentelle Kernphysik im Exzellenzzentrum CETA, dem Centrum für Teilchen- und Astroteilchenphysik der Universität Karlsruhe, als auch um Teilnehmer der Vorlesung und des Computerpraktikums "Moderne Methoden der Datenanalyse" von Prof. Dr. Michael Feindt, der seit 1997 an der Universität Karlsruhe unterrichtet und der auch während des Wettbewerbs beratend zur Seite stand.

    Wie auch im Vorjahr wurde den zwölf Studenten von dem Karlsruher Unternehmen Phi-T GmbH die Anwendung NeuroBayes® zur Verfügung gestellt. Es handelt sich hierbei um einen Algorithmus, der im Jahr 2000 auf Grundlage der Bayes-Wahrscheinlichkeits-methode entwickelt wurde und der in der Lage ist, Daten und Datenreihen auf ihre nicht-stochastischen Anteile hin zu untersuchen, aus bestehenden Datensätzen kleine verborgene Zusammenhänge zu erkennen, diese von rein statistischen Schwankungen zu trennen und so signifikante Prognosen zu erstellen. Die Vorgehensweise ist dabei in die drei folgenden Schritte untergliedert:

    Zunächst werden die vorhandenen Daten mit grafischen Methoden gesichtet und die Relevanz einzelner Variablen für das Trainingsziel unter Berücksichtigung der Korrelationen mit allen anderen Variablen bestimmt. Dabei hilft ein komplexes, automatisches Preprocessing. Nach der Auswahl der Variablen und geeigneter Preprocessing-Optionen wird NeuroBayes® im zweiten Schritt auf die Fragestellungen trainiert. Dies geschieht mit Hilfe eines neuronalen Netzwerkes, das analog zum menschlichen Gehirn aus "Erfahrungen" lernen kann. Das "Wissen" steckt dabei in den Verbindungen zwischen den Neuronen. Das Besondere an NeuroBayes® ist, dass ein "Übertrainieren" des Systems zuverlässig verhindert wird, wodurch eine Eigendynamik, die zu verfälschten Ergebnissen führen würde, vermieden werden kann. Nach dem Trainieren des Netzes steht die "Erfahrung" des Netzes in einem Expertsystem zur Verfügung. Ein weiterer entscheidender Vorteil von NeuroBayes® ist, dass neben Klassifikationen auch ganze Wahrscheinlichkeitsdichten prognostiziert werden können.

    Entwickelt wurde NeuroBayes® von Prof. Dr. Michael Feindt, der zusammen mit Dipl.-Phys. Jochen Bossert und Dr. Andreas Heiss Gründungsmitglied und Wissenschaftlicher Beirat der im Jahr 2002 aus der Universität Karlsruhe ausgegründeten Phi-T GmbH ist. Die Erfindung selbst geht auf jahrelange Forschungsprojekte von Prof. Dr. Feindt zurück, die dieser während seiner Tätigkeit am CERN (Schweiz) und am Fermilab (USA), zu denen auch heute noch enger Kontakt besteht, durchgeführt und geleitet hat.

    So komplex die Prozesse, die hinter NeuroBayes® stehen, auch sind, so vielfältig sind die Anwendungsmöglichkeiten in Wissenschaft und Wirtschaft. Dass NeuroBayes® Erfolg verspricht, wissen auch die Kunden und Partner der Phi-T GmbH, zu denen u. a. der Badische Gemeinde-Versicherungs-Verband, der dm drogerie-markt, die Asset-Management-Gesellschaft Lupus Alpha sowie die AXA-Krankenversicherung AG, ThyssenKrupp Stahl und der Otto-Versand gehören. Und nicht zuletzt zeigen auch die hervorragenden Platzierungen, die die Karlsruher Studenten wieder erzielen konnten, das Potential von NeuroBayes®: Platz 1 belegte Moritz Schlie, gefolgt von Simon Honc und Jens Salomon auf den punktgleichen Plätzen 2 und 3, Andreas Jäger auf Platz 4 sowie weiteren vier Plätzen unter den ersten 10.
    • 03 Jul 2006, 2:16 pm