I.AI DICTIONARY
V - Z
Hier finden sich Erklärungen zu den wichtigsten Begriffen
aus der Welt der Künstlichen Intelligenz.
V
Validation
Validation ist der Prozess, bei dem die Leistung eines Modells auf einem separaten Datensatz getestet wird, der nicht zum Training verwendet wurde. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Modell nicht nur die Trainingsdaten auswendig lernt, sondern auch auf neue, unbekannte Daten gut generalisieren kann. Durch die Validierung wird überprüft, ob das Modell in der Lage ist, sinnvolle Vorhersagen oder Klassifikationen in realen Szenarien zu treffen, und hilft dabei, Überanpassung (Overfitting) zu vermeiden.
Variational Autoencoders (VAE)
Variational Autoencoders (VAE) sind eine spezielle Art von neuronalen Netzwerken, die Daten in einen latenten Raum kodieren und dann dekodieren, um die ursprünglichen Daten wiederherzustellen. VAEs nutzen dabei eine probabilistische Methode, um die Verteilung der Daten zu modellieren, was besonders nützlich für die Erzeugung neuer Daten, die Reduktion von Rauschen oder die Datenkompression ist. Sie werden häufig in Anwendungen verwendet, die Kreativität oder die Analyse komplexer, nicht-linearer Daten erfordern.
Wasserstein GANs
Wasserstein GANs (WGANs) sind eine Weiterentwicklung der generativen adversarialen Netze (GANs). Sie nutzen die Wasserstein-Distanz, eine mathematische Metrik, um die Qualität der erzeugten Daten zu bewerten. Im Gegensatz zu herkömmlichen GANs, die oft instabil und schwierig zu trainieren sind, bieten WGANs eine stabilere Trainingsdynamik und realistischere Ergebnisse, insbesondere bei der Generierung von Bildern oder anderen komplexen Daten. Dies wird erreicht, indem die Differenz zwischen echten und erzeugten Datenverteilungen durch die Wasserstein-Distanz minimiert wird, was zu weniger Modus-Kollaps und einer verbesserten Modellleistung führt.
Weak Supervision
Weak Supervision ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem Modelle mit unvollständigen, ungenauen oder nur teilweise beschrifteten Daten trainiert werden. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn große Mengen qualitativ hochwertiger, vollständig beschrifteter Daten nicht verfügbar sind. Stattdessen kombiniert Weak Supervision verschiedene Informationsquellen, wie heuristische Regeln, Crowdsourcing oder unstrukturierte Daten, um ein robustes Modell zu entwickeln. Durch den Einsatz von schwacher Überwachung können Entwickler schneller und kostengünstiger Modelle trainieren, ohne auf eine aufwendige manuelle Datenerfassung angewiesen zu sein.
W
Zero-shot Learning
Zero-shot Learning ist ein maschinelles Lernverfahren, bei dem ein Modell Aufgaben ausführt, ohne zuvor spezifische Beispiele dafür gesehen zu haben. Das Modell verallgemeinert von bereits gelerntem Wissen auf neue, unbekannte Aufgaben. Dies wird oft durch die Nutzung von semantischen Informationen wie Textbeschreibungen oder Attributen erreicht, die dem Modell helfen, Gemeinsamkeiten zwischen bekannten und neuen Klassen zu erkennen. Diese Methode ist besonders nützlich in Szenarien, in denen Trainingsdaten begrenzt sind oder sich die Aufgaben schnell verändern.
Zero-shot Transfer
Zero-shot Transfer bezeichnet die Fähigkeit eines Modells, das auf einer bestimmten Aufgabe trainiert wurde, dieses Wissen auf eine andere, unbekannte Aufgabe anzuwenden, ohne zusätzliche Anpassung oder Nachbearbeitung. Durch die Verallgemeinerung des Gelernten wird das Modell effizienter und vielseitiger einsetzbar. Dieses Verfahren ermöglicht es, Modelle in Umgebungen einzusetzen, in denen die Datensammlung teuer oder zeitaufwändig ist, und fördert die Entwicklung flexibler KI-Systeme, die sich dynamisch an neue Aufgaben anpassen können.
Z
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