Die Lernkurve bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) die grafische Darstellung des Lernprozesses eines Algorithmus. Sie zeigt, wie die Leistungsfähigkeit eines Systems mit der Zeit oder der Menge der verarbeiteten Daten verbessert wird. Im Bereich des maschinellen Lernens ist die Lernkurve ein zentraler Aspekt, da sie die Effektivität des Trainingsprozesses verdeutlicht.
Die Lernkurve setzt sich typischerweise aus zwei Phasen zusammen: In der ersten Phase verbessert sich die Leistung des Systems rapide, da das Modell die grundlegenden Muster in den Daten lernt. In der zweiten Phase flacht die Kurve ab, was darauf hindeutet, dass das System eine Sättigung erreicht hat und auch mit zusätzlichen Daten keine wesentlichen Fortschritte mehr erzielt.
Die Analyse der Lernkurve ist entscheidend, um die Qualität des Trainings zu bewerten. Ein schnelles Anlernen in der Anfangsphase kann beispielsweise darauf hindeuten, dass das Modell überaus effektiv ist oder die Aufgabe relativ einfach zu bewältigen ist. Andererseits kann eine langsame Konvergenz ein Zeichen dafür sein, dass das System Schwierigkeiten hat, die in den Daten enthaltenen Muster zu erkennen.
Darüber hinaus gibt die Lernkurve Aufschluss über die optimale Menge an Trainingsdaten. Wenn die Kurve bereits nach einer bestimmten Anzahl von Datensätzen zu flach wird, könnte dies bedeuten, dass weitere Daten nicht mehr nennenswert zur Verbesserung des Modells beitragen werden. Dies ist insbesondere bei der Planung von Ressourcen und der Budgetierung von Projekten von Bedeutung.
Insgesamt ist die Lernkurve ein unverzichtbares Werkzeug, um den Erfolg eines KI-Systems zu messen und dessen Potenzial zu verstehen. Sie hilft dabei, die Grenzen des Systems zu identifizieren und gezielte Verbesserungen vorzunehmen.