Lernmodus

Was ist der Lernmodus in Künstlicher Intelligenz?

Der Lernmodus in der Künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Art und Weise, wie ein KI-System Informationen aufnimmt und daraus Wissen und Fähigkeiten gewinnt. Es handelt sich um die Methode und den Prozess, den das KI-System oder der Algorithmus nutzt, um Erfahrungen zu sammeln und daraus zu lernen.

Warum ist der Lernmodus wichtig?

Der Hauptzweck der Künstlichen Intelligenz ist, Aufgaben zu erledigen und Entscheidungen zu treffen. Dafür nutzt sie Erfahrungswerte, die sie aus den durchlaufenen Lernmodi gewinnt. Ein guter Lernmodus erleichtert es der KI, relevante Muster und Zusammenhänge zu erkennen und entsprechend adäquate Aktionen zu tätigen.

Arten von Lernmodi

Es gibt verschiedene Arten von Lernmodi, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen wird ein KI-Modell dazu trainiert, Prädiktionen anhand von Eingabe-Ausgabe-Paaren zu generieren. Das unüberwachte Lernen hingegen versucht, Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen, ohne dass Ausgaben vorgegeben sind. Bestärkendes Lernen wird eingesetzt, um der KI beizubringen, Aufgaben durch Versuch und Irrtum zu meistern.

Anwendung von Lernmodi

Im Alltag begegnen uns Lernmodi in vielen Formen von KI-Technologien. Spracherkennungssoftware, wie Siri oder Alexa, nutzt überwachtes Lernen, um Sprachbefehle zu verstehen. Empfehlungs-Systeme in Online-Shops oder Streaming-Diensten hingegen setzen auf bestärkendes Lernen, um den Geschmack ihrer Nutzer immer besser zu treffen.