Learning Rate ist ein Begriff, der vor allem im Bereich K\u00fcnstliche Intelligenz, Automatisierung und Big Data & Smart Data zuhause ist. Er bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der ein lernendes Computersystem \u2013 zum Beispiel ein sogenanntes neuronales Netzwerk \u2013 neues Wissen aufnimmt und sich anpasst.<\/p>\n
Stellen Sie sich ein Kind vor, das Fahrradfahren lernt. Wenn das Kind zu schnell f\u00e4hrt und Fehler macht, lernt es vielleicht nicht so effektiv und st\u00fcrzt h\u00e4ufiger. F\u00e4hrt es aber zu langsam, kommt es kaum vom Fleck und \u00fcbt zu wenig. Genauso ist es bei der Learning Rate: Ist sie zu hoch, lernt das Programm zu sprunghaft und macht viele Fehler. Ist sie zu niedrig, lernt das System sehr langsam.<\/p>\n
Bei der Entwicklung k\u00fcnstlicher Intelligenz ist die richtige Einstellung der Learning Rate entscheidend, damit Algorithmen effizient und zuverl\u00e4ssig lernen k\u00f6nnen. Ein gutes Beispiel ist die automatisierte Bilderkennung: Nur wenn die Learning Rate richtig eingestellt ist, erkennt das System nach kurzer Zeit selbstst\u00e4ndig Hunde auf Fotos \u2013 ohne st\u00e4ndig daneben zu liegen oder ewig f\u00fcr Verbesserungen zu brauchen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"