Energy-Based Models sind ein Begriff aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Sie beschreiben eine Methode, mit der Computer komplexe Muster und Zusammenh\u00e4nge erkennen und verstehen k\u00f6nnen. Das Besondere an Energy-Based Models ist, dass sie mit Hilfe einer sogenannten \u201eEnergie\u201c-Funktion bestimmte L\u00f6sungen bevorzugen oder ablehnen. Die Modelle bewerten dabei verschiedene M\u00f6glichkeiten und w\u00e4hlen diejenige aus, die am wenigsten \u201eEnergie\u201c ben\u00f6tigt \u2013 das ist meist die beste oder plausibelste L\u00f6sung.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, ein Energy-Based Model soll anhand von Bildern erkennen, ob darauf eine Katze oder ein Hund zu sehen ist. Das Modell berechnet f\u00fcr verschiedene Zuschreibungen eine \u201eEnergie\u201c. Das Bild bekommt dann das Etikett (\u201eKatze\u201c oder \u201eHund\u201c), das am wenigsten Energie kostet \u2013 also am besten passt.<\/p>\n
Energy-Based Models helfen vor allem dabei, Daten zu sortieren, Vorhersagen zu treffen oder Muster zu entdecken. Sie sind flexibel einsetzbar, z. B. bei der Qualit\u00e4tssicherung in Fabriken, zur Bilderkennung oder um im Online-Handel passende Produkte f\u00fcr Kunden vorzuschlagen. Damit sind sie f\u00fcr viele Unternehmen ein hilfreiches Werkzeug, um aus gro\u00dfen Datenmengen kluge Entscheidungen zu ziehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"