Unbeaufsichtigtes Vortraining ist ein Begriff aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz und Digitale Transformation. Es beschreibt eine Methode, wie Computer selbstst\u00e4ndig aus gro\u00dfen Mengen an Daten lernen, ohne dass ein Mensch ihnen explizit sagt, was richtig oder falsch ist. Das Ziel ist, dass die Systeme Zusammenh\u00e4nge und Strukturen in den Daten entdecken, um sie sp\u00e4ter f\u00fcr verschiedene Aufgaben zu nutzen.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, ein schlauer Computer liest Millionen von Texten im Internet, um die deutsche Sprache zu verstehen. Beim unbeaufsichtigten Vortraining bekommt der Computer diese Texte, aber es sagt ihm niemand, was z.B. ein \u201eHund\u201c ist. Das System sucht also von allein nach Mustern \u2013 zum Beispiel, dass das Wort \u201eHund\u201c oft mit \u201ebellen\u201c zusammen vorkommt \u2013 und speichert dieses Wissen ab.<\/p>\n
Sp\u00e4ter kann man das trainierte System f\u00fcr konkrete Aufgaben nutzen, etwa beim Schreiben von automatisch generierten Texten oder beim Beantworten von Fragen. So wird unbeaufsichtigtes Vortraining heutzutage oft bei Sprachassistenten wie Siri oder Alexa eingesetzt, um sie intelligenter zu machen und Antworten zu liefern, die sich an der tats\u00e4chlichen Sprache und dem Bedarf der Nutzer orientieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"