Was bedeutet "Iteratives Lernen"?

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Iteratives Lernen ist ein Prozess, bei dem ein Modell seine Leistung über die Zeit verbessert, indem es immer wieder übt und anhand von Feedback Anpassungen vornimmt. Statt alles auf einmal lernen zu wollen, geht das Modell durch viele Runden und verfeinert jedes Mal sein Verständnis.

In jeder Runde arbeitet das Modell an einer Aufgabe, wie zum Beispiel Objekte zu erkennen oder Probleme zu lösen. Nachdem es die Aufgabe abgeschlossen hat, bekommt es Feedback darüber, wie gut es abgeschnitten hat. Dieses Feedback hilft dem Modell, seine Fehler zu erkennen und Änderungen vorzunehmen, um es in der nächsten Runde besser zu machen.

Ein großer Vorteil des iterativen Lernens ist, dass das Modell immer genauer wird, während es aus seinen vorherigen Versuchen lernt. Diese Methode ist besonders effektiv bei Aufgaben, die Präzision erfordern und mit verschiedenen Arten von Eingaben umgehen können, was sie geeignet macht für Anwendungen wie medizinische Bildanalyse oder mathematische Problemlösungen.

Zusammengefasst geht es beim iterativen Lernen darum, Schritt für Schritt zu lernen, Feedback zu nutzen, um zu wachsen und sich zu verbessern, ganz ähnlich wie Menschen neue Fähigkeiten durch Übung und Korrektur erlernen.