Knowledge Distillation ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Er beschreibt eine Methode, mit der große, leistungsstarke KI-Modelle „vereinfacht“ werden, um sie schneller und effizienter einzusetzen – zum Beispiel auf Smartphones oder kleinen Geräten.
Stellen Sie sich vor, Sie haben einen erfahrenen Lehrer (das große KI-Modell) und einen Schüler (das kleinere Modell). Der Lehrer weiß sehr viel und kann komplexe Aufgaben lösen. Mit Knowledge Distillation „bringt“ der Lehrer dem Schüler bei, wie er diese Aufgaben möglichst gut mit weniger Ressourcen lösen kann. Der Schüler lernt dabei, das Wichtigste in kurzer Zeit zu erkennen und umzusetzen.
Ein anschauliches Beispiel: Nehmen wir eine Gesichtserkennung auf dem Handy. Das ursprüngliche KI-Modell ist riesig und braucht viel Rechenleistung, etwa auf einem Server. Dank Knowledge Distillation lässt sich das Gleiche auf Ihrem Smartphone ausführen – das Modell ist kleiner, erkennt aber trotzdem zuverlässig Personen. So wird KI in der Praxis schneller, energiesparender und günstiger. Das ist vor allem in der Industrie, bei Apps und bei smarten Geräten sehr wichtig.
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