Ein Lernmodell bezeichnet im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ein mathematisches Modell, das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu machen. Es handelt sich um einen zentralen Bestandteil des maschinellen Lernens, der es ermöglicht, Muster in Daten zu erkennen und diese für die Lösung komplexer Probleme einzusetzen.
Ein Lernmodell wird typischerweise durch einen Algorithmus trainiert, der aus einer Menge von Trainingsdaten lernt. Die Art des Lernprozesses hängt von der Aufgabe ab und kann in verschiedene Kategorien unterteilt werden, wie z.B. überwachtes Lernen (supervised learning), unbewachtes Lernen (unsupervised learning) oder bestärkendes Lernen (reinforcement learning). Im Rahmen des überwachten Lernens wird das Modell mit gelabelten Daten trainiert, um eine bestimmte Eingabe mit einer bestimmten Ausgabe in Verbindung zu bringen. Beim unbewachten Lernen hingegen wird das Modell dazu angeregt, Strukturen oder Muster in ungelabelten Daten zu entdecken.
Um ein Lernmodell zu erstellen, sind mehrere Schritte erforderlich. Zunächst erfolgt die Auswahl eines geeigneten Algorithmus und die Vorbereitung der Trainingsdaten. Anschließend wird das Modell mit diesen Daten trainiert, wobei es Parameter lernt, die die Beziehungen in den Daten widerspiegeln. Nach dem Training wird das Modell validiert, um seine Leistungsfähigkeit zu überprüfen, bevor es schließlich in einer realen Umgebung eingesetzt wird.
Lernmodelle finden in vielen Anwendungen der KI Verwendung, wie z.B. in der Bilderkennung, der Sprachverarbeitung oder der Vorhersage von Zeitreihen. Sie sind ein entscheidender Baustein für die Entwicklung intelligenter Systeme, die in der Lage sind, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.