Zufallsgenerator

Was ist ein Zufallsgenerator?

Ein Zufallsgenerator, auch bekannt als Random Number Generator (RNG), ist ein Prozess oder ein Gerät, das eine Folge von Zahlen erzeugt, die keinerlei Muster oder Struktur haben und daher als zufällig angesehen werden können. In der Künstlichen Intelligenz (KI) und beim Maschinenlernen spielen Zufallsgeneratoren eine wichtige Rolle bei der Umsetzung verschiedener Algorithmen.

Funktionsweise eines Zufallsgenerators

Ein Zufallsgenerator kann entweder hardwarebasiert oder softwarebasiert sein. Ein hardwarebasierter Zufallsgenerator erzeugt Zufallszahlen durch einfache physikalische Prozesse. Im Gegensatz dazu nutzt ein softwarebasierter Zufallsgenerator Algorithmen und bestimmte Startwerte, auch "Seeds" genannt, um zufällige Zahlen zu produzieren. Diese sind allerdings nicht wirklich "zufällig", da sie von dem initialen Seed abhängen. Sie werden daher als pseudozufällige Zahlen bezeichnet.

Zufallsgenerator in Künstlicher Intelligenz

In der Künstlichen Intelligenz spielen Zufallsgeneratoren eine wichtige Rolle. Sie werden verwendet, um den Trainingsprozess der KI-Modelle zu verfeinern und die Modellleistung zu verbessern. Sie tragen dazu bei, Bias und Variabilität in den Daten zu reduzieren, indem sie zur Darstellung und Exploration einer großen Anzahl von Szenarien und Modellen verwendet werden.

Die Bedeutung von Zufallsgeneratoren in der KI

Ein typisches Beispiel für die Verwendung von Zufallsgeneratoren in der KI ist die Stichprobenziehung. Während des Trainings von KI- und ML-Modellen wird oft eine Stichprobe aus einer größeren Datenmenge gezogen. Mit Hilfe des Zufallsgenerators wird sichergestellt, dass die Auswahl der Daten zufällig und unvoreingenommen geschieht. Auch bei der Datenverschlüsselung oder der Erzeugung von einzigartigen Identifikatoren sind Zufallsgeneratoren unverzichtbar.