Skalierte Hyperparameter-Optimierung ist ein Begriff aus der Welt von Künstlicher Intelligenz, Big Data und Automatisierung. Hyperparameter sind Einstellungen in einem KI-Modell, die großen Einfluss darauf haben, wie gut das Modell arbeitet. Beispiele für Hyperparameter sind etwa die Lernrate oder die Größe der Daten, mit denen eine KI trainiert wird.
Die „skalierte“ Hyperparameter-Optimierung bedeutet, dass nicht nur einige wenige Einstellungen getestet werden, sondern viele verschiedene Möglichkeiten automatisch und gleichzeitig ausprobiert werden – oft auf mehreren Computern oder mit Hilfe von Cloud-Diensten. Das spart viel Zeit und kann die Qualität von KI-Modellen deutlich verbessern.
Angenommen, ein Online-Shop möchte mithilfe von Künstlicher Intelligenz vorhersagen, welche Produkte besonders gut verkauft werden. Um die beste Vorhersage zu bekommen, muss das KI-System optimal eingestellt sein. Mit skalierter Hyperparameter-Optimierung werden in kurzer Zeit hunderte Varianten automatisch getestet, bis die beste Einstellung gefunden ist – und das ohne aufwändige Handarbeit.
Durch diese Methode können Unternehmen schneller leistungsfähige und zuverlässige KI-Modelle entwickeln und so ihre Prozesse effizienter gestalten.
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