Parametrische KI-Modelle sind ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie der Digitalen Transformation. Sie beschreiben eine spezielle Art von künstlicher Intelligenz, bei der das System auf festen, vorher festgelegten Variablen – den sogenannten Parametern – basiert. Diese Parameter werden während des Trainingsprozesses angepasst, damit das Modell immer bessere Ergebnisse erzielt.
Stellen Sie sich parametrische KI-Modelle wie ein riesiges Netz aus Stellschrauben vor. Diese Schrauben können so gedreht werden, dass das System am Ende optimale Lösungen 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.
Der Vorteil von parametrischen KI-Modellen ist, dass sie effizient große Datenmengen verarbeiten und schnell Muster erkennen können. Das macht sie besonders nützlich für Unternehmen, die im Rahmen der Digitalen Transformation oder im Umgang mit Big Data aus riesigen Datenmengen wertvolle Informationen gewinnen wollen.
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