Der Begriff \u201e\u00dcberparametrisierte Modelle\u201c stammt aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Industrie und Fabrik 4.0 sowie Big Data und Smart Data. Er bezeichnet mathematische Modelle, zum Beispiel in der KI, die mehr Parameter (also einstellbare Werte) haben, als eigentlich f\u00fcr die L\u00f6sung eines bestimmten Problems n\u00f6tig w\u00e4ren.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Roboter in einer Fabrik, der lernen soll, verschiedene Teile zu sortieren. Wenn das Modell, das dem Roboter das Lernen erm\u00f6glicht, sehr viele Parameter hat, kann dieses \u201e\u00fcberparametrisierte Modell\u201c oft viel mehr Muster erkennen, als eigentlich vorhanden sind. Dadurch kann der Roboter nicht nur die echten Merkmale lernen, sondern auch zuf\u00e4llige Details, die f\u00fcr die Aufgabe gar nicht bedeutsam sind.<\/p>\n
Man nutzt \u00fcberparametrisierte Modelle, weil sie eine hohe Flexibilit\u00e4t bieten und oft bessere Ergebnisse auf gro\u00dfen Datenmengen erzielen \u2013 vorausgesetzt, es gibt gen\u00fcgend Daten und die Modelle werden richtig gesteuert. Das Ziel ist es, ein Gleichgewicht zu finden: Das Modell soll so komplex sein, dass es schwierige Aufgaben l\u00f6sen kann, aber nicht so komplex, dass es alles \u2013 auch Unwichtiges \u2013 lernt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"