Die vier Schritte des Machine-Learning

Aber was braucht man nun konkret für Machine-Learning und KI? Das Ganze funktioniert vereinfacht in vier Schritten:

  1. Man setzt ein untrainiertes Modell auf, sprich ein neuronales Netz an selbstlernenden Algorithmen.
  2. Man gibt einen Satz Trainingsdaten hinzu, mit dem man den Algorithmus zur Lösung eines Problems trainieren will.
  3. Das trainierte Modell wird dann mit einem noch nicht verwendeten Teil des Trainingsdatensatzes auf seine Funktionsfähigkeit überprüft.
  4. Danach ist das Training abgeschlossen und die frisch gebackene KI kann mit neuen Daten gefüttert werden. Die arbeitet sie ab, ähnlich wie ein gut trainierter Drogenspürhund, der seine Arbeit aufnimmt.

Eine KI hat ausgelernt

Eine künstliche Intelligenz kann theoretisch unendlich weiter lernen. In der Praxis ist ihr Lernprozess aber normalerweise irgendwann abgeschlossen. Erst dann setzt man sie ein. Irgendwann wird sie vermutlich durch einen verbesserten Algorithmus ersetzt. Lebenslanges Lernen ist für eine KI also per Definition nicht notwendig.

Es sei ein Missverständnis, dass sich Algorithmen im Einsatz weiterentwickeln, sagt Julian ­Kramer. Dem sei aktuell nicht so. Sie optimieren zwar vielleicht immer wieder das Ergebnis, weshalb es so wirken könnte, als lernten sie dazu. In Wirklichkeit aber entwickeln sie sich selbst nicht weiter, sondern werden, wenn nötig, von einem Nachfolge-Algorithmus ersetzt. 

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Autor:

Verena Gründel

ist seit April 2017 für das Marketingressort der W&V tätig. Davor schrieb sie für iBusiness über Digitalthemen. Nach Feierabend kocht und textet sie für ihren Foodblog – und gleicht das viele Essen mit ebenso viel Sport aus. Wenn sie länger frei hat, reist sie am liebsten mit dem Auto durch Lateinamerika, von Mexiko bis an die Südspitze Argentiniens.