Der Begriff Wissensübertragung zwischen Modellen stammt aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Hier geht es darum, wie ein bereits trainiertes KI-Modell sein Wissen an ein anderes Modell weitergeben kann, sodass dieses schneller und effizienter lernt.
Stellen Sie sich vor, ein KI-Modell hat bereits das Erkennen von Katzen in Bildern sehr gut gelernt. Statt ein zweites Modell von Grund auf neu zu trainieren, nutzt man die Erfahrungen des ersten Modells. Das spart Zeit, Energie und jede Menge Rechenleistung. Der Vorgang funktioniert ähnlich wie beim Menschen: Wer das Fahrradfahren beherrscht, tut sich beim Erlernen des Motorradfahrens leichter, weil viele Prinzipien ähnlich sind.
In Unternehmen ermöglicht die Wissensübertragung zwischen Modellen, neue Aufgaben schneller zu lösen. Beispielsweise kann ein Modell, das Sprache versteht, dabei helfen, ein weiteres System zur Spracherkennung in unterschiedlichen Dialekten zu schulen.
Dank Wissensübertragung zwischen Modellen lassen sich Projekte in den genannten Kategorien effizienter gestalten, weil vorhandenes Wissen sinnvoll eingesetzt wird, anstatt bei null zu beginnen.
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