Trainingsdaten-Synthetisierung ist ein Begriff aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Industrie und Fabrik 4.0. Er beschreibt die k\u00fcnstliche Erstellung von Daten, die zum Trainieren von KI-Modellen genutzt werden. Statt ausschlie\u00dflich auf echte, oft schwer verf\u00fcgbare oder sensible Daten zur\u00fcckzugreifen, erzeugt man mit Hilfe bestimmter Algorithmen neue, k\u00fcnstliche Trainingsdaten.<\/p>\n
Das Ziel der Trainingsdaten-Synthetisierung ist es, die Entwicklung von K\u00fcnstlicher Intelligenz zu erleichtern und sicherer zu machen. H\u00e4ufig sind reale Daten zu teuer, schwer zu bekommen oder enthalten pers\u00f6nliche Informationen, die datenschutzrechtlich gesch\u00fctzt sind. Mit synthetischen Daten lassen sich diese Probleme umgehen. Gleichzeitig kann man so auch seltene oder gef\u00e4hrliche Situationen simulieren, die in der Realit\u00e4t kaum vorkommen.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: Ein Unternehmen m\u00f6chte eine KI f\u00fcr die Qualit\u00e4tskontrolle in einer Autofabrik entwickeln. Anstatt Tausende Bilder von echten fehlerhaften Autoteilen zu sammeln, erzeugt das Unternehmen mithilfe von Trainingsdaten-Synthetisierung k\u00fcnstliche Bilder, die verschiedene Arten von Fehlern zeigen. So kann die KI schneller und effizienter lernen, ohne dass echte Fehler in der Fabrik passieren m\u00fcssen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"