Trainingsmethoden für Künstliche Intelligenz
Trainingsmethoden beschreiben die Verfahren, mit denen KI-Modelle aus Daten lernen. Ziel ist es, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, um später Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben eigenständig zu lösen. Grundsätzlich lassen sich drei Hauptarten unterscheiden:
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Das Modell erhält Beispiele mit bekannten Eingaben und den richtigen Ausgaben (Labels). Es lernt, die Beziehung zwischen beiden zu erkennen, um neue Daten korrekt zuzuordnen.
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Das Modell erhält nur Eingaben ohne vorgegebene Lösungen. Es sucht selbstständig nach Strukturen, Gruppen oder Mustern in den Daten.
- Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Das Modell lernt durch Versuch und Irrtum. Es erhält Belohnungen oder Strafen für sein Verhalten und optimiert so langfristig seine Strategie. Ein Beispiel dafür ist die User-Feedback-Möglichkeit („Daumen rauf oder runter“), die viele sicherlich aus dem persönlichen Einsatz von ChatGPT kennen.
Für Unternehmen ist die Wahl der richtigen Trainingsmethode entscheidend, da die Leistungsfähigkeit und Einsatzmöglichkeiten der KI hierdurch direkt beeinflusst werden. In der Praxis werden Methoden oft kombiniert, um bessere Ergebnisse zu erzielen und komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Beispiel:
Ein System zur Qualitätskontrolle lernt aus Bildern fehlerfreier und fehlerhafter Produkte, um Abweichungen automatisch zu erkennen.
