Lernkurve

Sicher haben wir alle schon einmal den Begriff Lernkurve gehört, doch wie sieht sie in Bezug auf die Künstliche Intelligenz (KI) aus? Hier erfährst du, was es mit der Lernkurve auf sich hat und warum sie so wichtig ist für die Entwicklung und den Einsatz von KI.

Einführung in die Lernkurve

Im Kontext der Künstlichen Intelligenz bezieht sich der Begriff Lernkurve auf den Fortschritt, den ein KI-Modell mit der Zeit erreicht, wenn es mit Daten trainiert wird. Dieser Prozess wird als maschinelles Lernen bezeichnet. Doch woran erkennen wir, dass eine KI tatsächlich lernt?

Sichtbarkeit des Lernprozesses

Der Lernprozess einer Künstlichen Intelligenz wird über die sog. Loss-Funktion oder Kostenfunktion gemessen. Dabei handelt es sich um eine mathematische Formel, die den Fehler oder das "Verlust" misst, der bei der Vorhersage einer KI auftritt. Im einfachsten Fall wird versucht, den Wert dieser Funktion zu minimieren. In anderen Worten, je niedriger der Verlust ist, desto besser ist die Vorhersagegenauigkeit der KI.

Die Form der Lernkurve

Die Lernkurve visualisiert diese Daten, und hat oft die Form einer absteigenden Kurve, die zeigt, dass der Verlust mit der Zeit abnimmt. Dies zeigt an, dass die KI lernt und besser wird. Je steiler die Kurve zu Beginn, desto schneller lernt die KI. Flacht die Kurve ab, so erreicht das Lernen der KI einen Punkt, an dem zusätzliches Training nur wenig Weiterentwicklung bringt.

Auflösung der Lernkurve und Overfitting

Ein wichtiges Konzept im Zusammenhang mit der Lernkurve ist das sogenannte Overfitting. Dies tritt auf, wenn das KI-Modell zu genau auf die Trainingsdaten abgestimmt ist und dadurch an der Fähigkeit verliert, neue, unbekannte Daten treffsicher zu prognostizieren. In diesem Fall bricht die Kurve nicht ab, sondern beginnt nach einem Tiefpunkt wieder zu steigen. Diese Information wird verwendet, um den perfekten Zeitpunkt für das Stoppen des Lerntrainings auszuwählen.

Zusammenfassung

Die Lernkurve ist ein effektives Tool, um das Lernen und die Leistung von Künstlicher Intelligenz zu beobachten und zu steuern. Sie hilft dabei, das Training effizient zu gestalten und Overfitting zu vermeiden. Damit trägt sie entscheidend zur Verbesserung der KI-Modelle und ihrer Vorhersagen bei.