Parameter Sharing ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Industrie und Fabrik 4.0. Er bezeichnet eine Methode, bei der mehrere Teile eines Systems die gleichen Einstellungen verwenden, anstatt für jede Einheit eigene Parameter zu speichern. Das führt zu weniger Speicherbedarf und einer schnelleren Berechnung.
Ein anschauliches Beispiel dafür findet sich bei künstlichen neuronalen Netzen, die z. B. zur Bildanalyse eingesetzt werden. Hier können viele Bildbereiche nach dem gleichen Muster untersucht werden. Das lernende System „teilt“ also immer wieder dieselben Parameter, um bestimmte Formen oder Muster zu erkennen. Dadurch wird das neuronale Netz wesentlich effizienter, benötigt weniger Ressourcen und arbeitet schneller – ein großer Vorteil, gerade wenn riesige Datenmengen analysiert werden müssen.
Parameter Sharing hilft somit dabei, künstliche Intelligenz und Automatisierung günstiger und skalierbarer zu machen. Besonders in Fertigungshallen oder in Echtzeit-Analysen großer Bilddaten können so Kosten und Energie gespart werden. Für Unternehmen heißt das: Durch Parameter Sharing bleiben High-Tech-Lösungen bezahlbar und flexibel einsetzbar.
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