Der Begriff \u201eProjektierter Gradientenabstieg\u201c ist vor allem in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung zuhause. Er beschreibt eine Methode, die h\u00e4ufig genutzt wird, um ein bestimmtes Ziel oder Optimum in gro\u00dfen Daten- oder Rechenmodellen zu finden \u2013 zum Beispiel beim Trainieren von Maschinenlernen-Algorithmen.<\/p>\n
Gradientenabstieg hei\u00dft, dass ein Computer schrittweise lernt, was gut und was schlecht ist, indem er ausrechnet, in welche Richtung er sich verbessern kann. Beim \u201eprojektieren\u201c wird zus\u00e4tzlich beachtet, dass nur bestimmte L\u00f6sungen erlaubt oder sinnvoll sind. Das kann zum Beispiel bedeuten, dass ein Wert nie negativ sein darf oder nicht gr\u00f6\u00dfer als eine festgelegte Grenze werden soll.<\/p>\n
Ein einfaches Beispiel: Man stellt sich vor, man sucht mit geschlossenen Augen den tiefsten Punkt in einem Raum, darf sich dabei aber nur entlang einer Linie bewegen. Mit jedem Schritt pr\u00fcft man, ob es noch abw\u00e4rts geht, bleibt aber immer auf der erlaubten Strecke. So findet man innerhalb der erlaubten M\u00f6glichkeiten effizient die beste L\u00f6sung.<\/p>\n
Projektierter Gradientenabstieg hilft in der Praxis, Maschinenmodelle effizient und sicher zu trainieren oder Probleme gezielt zu l\u00f6sen \u2013 und das immer unter Einhaltung der gesetzten Regeln und Bedingungen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"