Lernzyklus

Was ist ein Lernzyklus?

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist der Lernzyklus ein entscheidendes Konzept. Der Lernzyklus ist der Prozess, mit dem ein KI-System neue Kenntnisse erlangt und verbessert. Er besteht aus aufeinanderfolgenden Stufen des Lernens, Testens und Anpassens.

Die Phasen eines Lernzyklus

Typischerweise besteht der Lernzyklus aus drei Phasen: Der Trainingsphase, der Testphase und der Anpassungsphase. In der Trainingsphase erhält das KI-System Daten zum Lernen. Während der Testphase werden die Leistung und Genauigkeit des Systems geprüft. Wenn das System nicht die gewünschten Ergebnisse liefert, wird es in der Anpassungsphase optimiert. Die verbesserte KI wird dann erneut durch den Lernzyklus geführt.

Bedeutung des Lernzyklus in der Künstlichen Intelligenz

Der Lernzyklus ist zentral für die Effektivität der künstlichen Intelligenz. Durch ihn kann ein KI-System seine Leistung stetig verbessern. Jeder Durchlauf durch den Lernzyklus erhöht das Wissen der KI und macht sie präziser in ihren Aufgaben.

Beispiel für einen Lernzyklus

Denken Sie an eine KI, die Bilder von Hunden und Katzen erkennen soll. Im Training lernt sie, wie Hunde und Katzen aussehen. Im Test erkennt sie vielleicht einige Katzen als Hunde. Dann wird sie angepasst und erneut getestet. Nach mehreren Lernzyklen kann sie Hunde und Katzen zuverlässig erkennen.