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Begriff «Training (KI)»

Definition:
Training bezeichnet den Prozess, bei dem ein KI-Modell durch das Verarbeiten großer Datenmengen Muster und Strukturen lernt, die es dann auf neue Situationen anwenden kann. Während des Trainings passt das Modell seine internen Parameter an, um spezifische Aufgaben besser zu bewältigen. Das Training kann je nach Modell und Datenmenge von wenigen Stunden bis zu mehreren Wochen dauern.

Anwendung

Training ist der grundlegende Schritt in der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen, die für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden – von Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung (NLP) bis hin zu Vorhersagemodellen im Finanzwesen. Ein gut trainiertes Modell kann nach dem Training Aufgaben wie Klassifizierung und Vorhersage selbstständig durchführen.

Praktisches Beispiel

Stell dir vor, du trainierst ein Modell, das zwischen Hunden und Katzen auf Fotos unterscheiden soll. Du zeigst dem Modell tausende Fotos von Hunden und Katzen, und es lernt, die spezifischen Merkmale dieser Tiere zu erkennen. Nach dem Training kann das Modell dann auch bei neuen Fotos zuverlässig erkennen, ob ein Hund oder eine Katze abgebildet ist.

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