Ein empirisches Modell ist ein Modell, das auf empirischen Beobachtungen und Daten basiert, um Phänomene zu beschreiben und vorherzusagen. Im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich ein empirisches Modell auf eine Methode, bei der das Modell durch die Analyse von Daten generiert wird, anstatt auf theoretischen Annahmen oder physikalischen Gesetzen zu basieren. Dieser Ansatz ist besonders in Bereichen wie Maschinellem Lernen (Machine Learning) und Data Mining verbreitet.
Ein empirisches Modell wird typischerweise durch die Verarbeitung großer Datensätze trainiert, um Muster, Beziehungen und Zusammenhänge zu entdecken. Im Gegensatz zu theoretischen Modellen, die auf vorherigen Kenntnissen oder Hypothesen basieren, zielt ein empirisches Modell darauf ab, die in den Daten enthaltenen Informationen zu extrahieren, um Vorhersagen zu treffen oder Klassifikationen durchzuführen. Dieser datengetriebene Ansatz ermöglicht es, komplexe Systeme zu modellieren, die schwer zu beschreiben sind, oder unerwartete Muster zu entdecken, die durch theoretische Modelle nicht erfasst werden.
Die Vorteile empirischer Modelle liegen in ihrer Fähigkeit, flexibel auf verschiedene Datensätze angewendet zu werden, und in ihrer Möglichkeit, auch dann nützliche Ergebnisse zu liefern, wenn das zugrunde liegende System nicht vollständig verstanden ist. Allerdings hängt die Güte eines empirischen Modells stark von der Qualität und Quantität der verwendeten Daten ab. Darüber hinaus können empirische Modelle anfällig für Überanpassung (Overfitting) sein, wenn sie zu stark auf die Trainingsdaten zugeschnitten sind und nicht generalisieren können.
Beispiele für empirische Modelle in der KI sind neuronale Netze, Entscheidungsbaummodelle und Regressionsmodelle. Diese Modelle werden häufig in Anwendungen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Vorhersagemodellen eingesetzt.