KI für jeden? Transfer Learning ist ein erster Schritt

Transfer Learning wird oft als Wundermittel gepriesen, um künstliche Intelligenz zur Marktreife zu bringen. Die Lernmethode nutzt bereits trainierte Modelle als Ausgangspunkt und kann somit schneller Ergebnisse liefern. Damit hat Transfer Learning das Potenzial, den KI-Einsatz in Unternehmen zu beschleunigen, findet Franz Kögl, Vorstand von IntraFind, dem Spezialisten für Enterprise Search und KI.
Experten setzen sehr große Hoffnungen auf Transfer Learning: Dahinter versteckt sich der Ansatz, vortrainierte Modelle aus anderen Zusammenhängen zu nutzen, um künstliche Intelligenz zu verbessern. So soll eines der größten Probleme, das KI mit sich bringt, wenn sie ins reale Leben vordringt und ihre Marktreife beweisen will, gelöst werden: die Trainingsdaten. Sie sind immer der Flaschenhals.
 
Vom Grundsatz her basiert Transfer Learning auf Deep Learning. Diese Methode des maschinellen Lernens nutzt neuronale Netze, um Datensätze zu analysieren. Künstliche neuronale Netze sind dabei von dem biologischen neuronalen Netz inspiriert, das das menschliche Gehirn verwendet. Eingesetzt wird Deep Learning, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder statistische Eigenschaften von Daten herauszuarbeiten. Zu den praktischen Anwendungsfällen gehören, Objekte auf Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren oder Vorschläge für eine Texteingabe zu berechnen.

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