Transferlernen über Modalitäten ist besonders in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Industrie 4.0 zuhause. Wenn Maschinen oder Computer lernen, gibt es oft verschiedene Arten von Daten, sogenannte Modalitäten – zum Beispiel Bilder, Texte oder Töne. Beim Transferlernen über Modalitäten geht es darum, Wissen von einer Datenart auf eine andere zu übertragen.
Das bedeutet: Ein KI-System, das viele Informationen aus Bildern gelernt hat, kann dieses Wissen nutzen, wenn es plötzlich mit Texten oder Tönen arbeiten soll, obwohl es dafür nur wenige Daten gibt. So wird die lernende Maschine flexibler und kann schneller neue Aufgaben meistern.
Ein anschauliches Beispiel: Ein Roboter in einer Fabrik erkennt Gefahrensituationen bisher nur per Kamera. Durch Transferlernen über Modalitäten kann er die gelernten Muster nutzen, um auch durch Geräuscherkennung oder Vibrationssensoren Gefahr zu erkennen. Das spart Zeit und Kosten in der Entwicklung und macht den Einsatz von KI wesentlich vielseitiger.
Transferlernen über Modalitäten bietet also enorme Vorteile, wenn in modernen Betrieben verschiedene Datenquellen zusammenkommen. Es unterstützt Innovation und sorgt dafür, dass KI noch klüger eingesetzt werden kann.
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