Model Pruning ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Industrie und Fabrik 4.0. Er beschreibt eine Methode, um künstliche Intelligenz-Modelle, wie zum Beispiel neuronale Netze, „abzuspecken“. Dabei werden Teile des Modells entfernt, die wenig zur Genauigkeit beitragen, damit das Modell schneller und effizienter arbeitet.
Ein Vorteil von Model Pruning ist, dass dadurch weniger Rechenleistung und weniger Speicher benötigt wird. Das ist besonders nützlich, wenn solche KI-Modelle auf Geräten eingesetzt werden sollen, die nicht besonders leistungsstark sind, wie Smartphones, Sensoren oder kleine Maschinen in der Industrie 4.0.
Ein anschauliches Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie haben eine große, mit vielen Zusatzfunktionen ausgestattete Taschenlampe. Wenn Sie aber nur Licht brauchen, entfernen Sie alles Unnötige – die Taschenlampe wird leichter, braucht weniger Strom und ist einfacher zu benutzen. Genauso sorgt Model Pruning bei KI-Anwendungen dafür, dass die wichtigen Funktionen erhalten bleiben, aber die unnötigen „Zusatzelemente“ gestrichen werden.
Model Pruning hilft Unternehmen, KI-Lösungen kostengünstig, schnell und ressourcenschonend einzusetzen – ein wichtiger Schritt zur effizienten digitalen Transformation.
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