Bootstrapping bezeichnet in der künstlichen Intelligenz eine Technik, bei der ein Modell seine eigenen Vorhersagen nutzt, um sich selbst zu verbessern. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn nur begrenzte betriebliche Daten verfügbar sind oder die Beschriftung von Daten teuer oder zeitaufwändig ist.
Der Prozess beginnt in der Regel mit einem initialen Modell, das auf einem kleinen Satz beschrifteter Daten trainiert wurde. Das Modell wird dann auf unbegutachtete Daten angewendet, um Vorhersagen zu treffen. Diese Vorhersagen werden anschließend als neue Trainingsdaten verwendet, wobei oft nur die zuverlässigsten Vorhersagen ausgewählt werden. Dieser Vorgang wird iterativ wiederholt, wodurch das Modell schrittweise verbessert wird.
Ein wesentlicher Vorteil von Bootstrapping ist die Reduzierung des Bedarfs an großen Mengen beschrifteter Daten, was die Entwicklung von AI-Modellen erschwinglicher und effizienter macht. Allerdings birgt diese Methode auch Risiken, wie das Verstärken von Voreingenommenheiten im Modell, insbesondere wenn die initialen Daten nicht ausreichend divers sind oder wenn menschliche Aufsicht fehlt.
Zusammenfassend ist Bootstrapping eine effektive Technik, um AI-Modelle mit minimalen Ressourcen zu trainieren, wobei sie jedoch sorgfältig eingesetzt werden muss, um optimale Ergebnisse zu erzielen.