Was ist ein Modell?

Modell im Alltag

Eine Wetterkarte ist ein Modell. Sie ist nicht das Wetter selbst, sondern eine vereinfachte Darstellung. Sie enthält nicht jedes Luftmolekül, aber genug Information, um Vorhersagen zu machen.

Auch eine Landkarte ist ein Modell. Sie ist nicht die echte Welt, sondern eine reduzierte Darstellung von Straßen, Städten und Grenzen.

Modell in der KI

In KI ist ein Modell meist eine mathematische Funktion. Es bekommt Eingaben und erzeugt Ausgaben.

x ist die Eingabe. f ist das Modell. y ist die Ausgabe. In echten Lernsystemen ist y oft zunächst nur eine Vorhersage. Deshalb schreibt man häufig:

Das Dach über y bedeutet: Das ist nicht garantiert richtig, sondern die Schätzung des Modells.

Parameter

Ein Modell enthält innere Werte. Diese nennt man Parameter. Bei neuronalen Netzen sind das vor allem Gewichte und Bias-Werte.

Mathematisch schreibt man manchmal:

θ steht für die Parameter des Modells. Lernen bedeutet dann: θ so verändern, dass die Vorhersagen besser werden.

Ein einfaches mathematisches Beispiel

Ein sehr einfaches Modell könnte eine lineare Funktion sein:

w ist das Gewicht. b ist der Bias. Genau diese Bausteine tauchen später beim künstlichen Neuron wieder auf.

Schon dieses einfache Modell zeigt die Grundidee: Eine Eingabe wird mit Parametern verrechnet und erzeugt eine Ausgabe.

Was heißt Training?

Beim Training werden die Parameter eines Modells angepasst. Das Modell startet mit schlechten oder zufälligen Werten. Danach sieht es viele Beispiele und verbessert seine Parameter Schritt für Schritt.