Was versteht man unter Finetuning?

Kategorie: Modelle und Training
Glossareintrag zum Thema: Finetuning

Unteranpassung bezieht sich in der künstlichen Intelligenz auf das Phänomen, bei dem ein trainiertes Modell nicht in der Lage ist, die Daten zu generalisieren, auf die es angewendet wird. Dies bedeutet, dass das Modell nicht in der Lage ist, neue Daten, die nicht im Trainingsdatensatz enthalten sind, korrekt zu verarbeiten. Dies kann zu inkonsistenten oder unzuverlässigen Ergebnissen führen, da das Modell nicht in der Lage ist, Muster zu erkennen, die über die Trainingsdaten hinausgehen.

Die Herkunft des Begriffs „Unteranpassung“ liegt in der Domäne der maschinellen Lernalgorithmen, wo Modelle aufgrund unzureichender Trainingsdaten oder einer zu starren Modellarchitektur nicht in der Lage sind, die Komplexität der realen Welt angemessen zu erfassen.

Im Kontext der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist Unteranpassung ein wichtiger Begriff, da er die Fähigkeit eines Modells, neue und unbekannte Daten zu generalisieren, beeinflusst. Dies ist besonders relevant für Anwendungen in Bereichen wie der Bilderkennung, der Sprachverarbeitung und der Vorhersage von Ereignissen, bei denen das Modell auf unbekannte Daten angewendet werden muss.

Synonyme oder verwandte Begriffe für Unteranpassung sind „Unterfitting“ oder „Untergeneralisierung“, die denselben Mangel an Adaptionsfähigkeit eines Modells beschreiben.

Es ist wichtig, Unteranpassung von Überanpassung zu unterscheiden, da Überanpassung das Gegenteil ist und auftritt, wenn ein Modell sich zu stark an die Trainingsdaten anpasst und somit nicht in der Lage ist, neue Daten korrekt zu verarbeiten.

Im Zusammenhang mit Unteranpassung können Modelle, die mit zu wenigen Trainingsdaten oder zu starken Einschränkungen trainiert wurden, anfällig für dieses Phänomen sein.

Unsere Arbeit als KI-Experten besteht darin, Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, Daten angemessen zu generalisieren und somit Unteranpassung zu vermeiden. Dazu nutzen wir spezialisierte Algorithmen und umfangreiche Trainingsdaten, um sicherzustellen, dass unsere Modelle in der Lage sind, den Anforderungen des echten Lebens gerecht zu werden.