DEF.: Random Search (Zufallssuche) ist eine Methode zur Hyperparameteroptimierung in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen. Dabei werden zufällig ausgewählte Kombinationen von Hyperparametern getestet, um die beste Konfiguration für ein Modell zu finden.

Bei der Zufallssuche wird aus einem vorgegebenen Bereich für jeden Hyperparameter eine zufällige Auswahl getroffen. Diese Methode steht im Gegensatz zu systematischeren Ansätzen wie der Gittersuche, bei der alle möglichen Kombinationen von Hyperparametern systematisch ausprobiert werden.

Beispiel: Angenommen, wir möchten das beste neuronale Netzwerk für die Bilderkennung trainieren. Die Hyperparameter umfassen die Lernrate (zwischen 0,001 und 0,1) und die Anzahl der Schichten (zwischen 1 und 10). Random Search würde zufällig Kombinationen innerhalb dieser Bereiche auswählen, z.B. eine Lernrate von 0,01 mit 5 Schichten, dann eine Lernrate von 0,06 mit 3 Schichten, und so weiter, bis die beste Leistung gefunden wird.

Wichtigste Vorteile:

• Effizienz: Oft schneller als systematische Suchmethoden, besonders bei großem Suchraum.
• Einfachheit: Leicht zu implementieren und zu verstehen.
• Flexibilität: Kann bei jeder Art von Hyperparameter und Modell eingesetzt werden.

Zusammenfassung: Random Search ist eine schnelle und einfache Methode zur Hyperparameteroptimierung, die durch zufälliges Ausprobieren verschiedener Kombinationen die beste Einstellung für KI-Modelle finden kann. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn der Suchraum groß ist und eine effiziente Exploration dieses Raumes gefordert ist.