Was bedeutet "Iteratives Training"?

Inhaltsverzeichnis

Iteratives Training ist eine Methode, um die Leistung eines Machine-Learning-Modells zu verbessern, indem man es immer wieder mit Daten trainiert. Dabei geht’s darum, nach dem ersten Training zum Modell zurückzukehren und es mit den Erkenntnissen aus den bisherigen Leistungen zu verfeinern.

Bei diesem Ansatz wird das Modell mehrere Male mit denselben oder ähnlichen Daten trainiert, sodass es aus seinen Fehlern lernen kann. Wenn das Modell zum Beispiel falsche Vorhersagen macht, können diese Fehler analysiert werden. Das Modell kann dann seine Parameter basierend auf dieser Analyse anpassen, was zu besseren Ergebnissen in zukünftigen Trainingssessions führen kann.

Diese Methode ist besonders nützlich in Situationen, in denen sich die Daten ändern könnten oder das Modell sich an neue Bedingungen anpassen muss. Zum Beispiel bei selbstfahrenden Autos kann das Modell mit Daten trainiert werden, die von verschiedenen Fahrten gesammelt wurden. Indem das Modell basierend auf den Variationen, die es auf diesen Routen erlebt, aktualisiert wird, lernt es, genauere Entscheidungen beim Navigieren auf realen Straßen zu treffen.

Alles in allem hilft iteratives Training, die Fähigkeit der Modelle zu verbessern, Aufgaben zu erfüllen, indem sichergestellt wird, dass sie kontinuierlich aus ihren Erfahrungen lernen und sich anpassen.