Parametrische KI-Modelle sind ein Begriff aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie der Digitalen Transformation. Sie beschreiben eine spezielle Art von k\u00fcnstlicher Intelligenz, bei der das System auf festen, vorher festgelegten Variablen \u2013 den sogenannten Parametern \u2013 basiert. Diese Parameter werden w\u00e4hrend des Trainingsprozesses angepasst, damit das Modell immer bessere Ergebnisse erzielt.<\/p>\n
Stellen Sie sich parametrische KI-Modelle wie ein riesiges Netz aus Stellschrauben vor. Diese Schrauben k\u00f6nnen so gedreht werden, dass das System am Ende optimale L\u00f6sungen findet. Ein gutes Beispiel ist die Bilderkennung: Ein parametrisches KI-Modell wird mit vielen Fotos trainiert. Dabei passt es seine Parameter so lange an, bis es auf neuen Bildern gut erkennen kann, was darauf zu sehen ist, zum Beispiel Hunde von Katzen unterscheiden.<\/p>\n
Der Vorteil von parametrischen KI-Modellen ist, dass sie effizient gro\u00dfe Datenmengen verarbeiten und schnell Muster erkennen k\u00f6nnen. Das macht sie besonders n\u00fctzlich f\u00fcr Unternehmen, die im Rahmen der Digitalen Transformation oder im Umgang mit Big Data aus riesigen Datenmengen wertvolle Informationen gewinnen wollen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"