DEF.: Gewichtung ist ein Begriff aus der Künstlichen Intelligenz (KI), der verwendet wird, um die Bedeutung oder den Einfluss eines Eingabewertes auf das Ergebnis eines KI-Modells zu beschreiben. In KI-Systemen, insbesondere in neuronalen Netzwerken, werden Eingabedaten mit Gewichten multipliziert, bevor sie durch weitere Verarbeitungsschritte, wie die Anwendung von Aktivierungsfunktionen, laufen. Die Anpassung dieser Gewichte während des Trainingsprozesses ermöglicht es dem Modell, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Beispiel: Nehmen wir ein einfaches neuronales Netzwerk, das entscheiden soll, ob auf einem Bild ein Auto zu sehen ist oder nicht. Die Eingabedaten könnten Pixelwerte des Bildes sein, und jedes Pixel hat ein Gewicht, das dessen Wichtigkeit für die Entscheidung angibt. Pixel, die Teil des Autos sind, könnten höhere Gewichte erhalten, weil sie relevanter für die Entscheidung sind.
Wichtigste Vorteile:
- Anpassungsfähigkeit: Durch die Anpassung der Gewichte kann das KI-Modell aus Daten lernen und sich verbessern.
- Flexibilität: Gewichtung ermöglicht es, die Relevanz verschiedener Eingabedaten zu berücksichtigen, was zu präziseren Vorhersagen führt.
- Optimierung: Die Feinabstimmung der Gewichte durch Trainingsprozesse ermöglicht die Optimierung der Modellleistung.
Zusammenfassung: Gewichtung ist ein fundamentales Konzept in der KI, das den Einfluss von Eingabedaten auf das Ergebnis eines Modells bestimmt. Durch das Anpassen dieser Gewichte kann das Modell lernen und sich verbessern, was zu präziseren Vorhersagen und Entscheidungen führt. Dies macht Gewichtung zu einem entscheidenden Werkzeug in der Entwicklung intelligenter Systeme.