Optimierung bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) den Prozess der Verbesserung von Systemen, Algorithmen oder Modellen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Dies kann die Maximierung der Genauigkeit von Vorhersagen, die Minimierung von Kosten oder die Steigerung der Effizienz umfassen. In vielen Anwendungen der KI, wie maschinellem Lernen oder Deep Learning, spielt die Optimierung eine zentrale Rolle, da sie entscheidet, wie gut ein Modell lernt und generalisiert.
Ein zentraler Aspekt der Optimierung in der KI ist die Anpassung von Parametern, um das Verhalten eines Systems zu steuern. Beispielsweise werden in neuronalen Netzen Gewichte und Bias-Werte durch Optimierungsalgorithmen wie Gradientenabstieg angepasst, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Die Wahl des richtigen Optimierungsalgorithmus und die Einstellung seiner Hyperparameter, wie Lernrate oder Momentum, sind entscheidend für die Leistung des Modells.
Neben der Parameteranpassung umfasst die Optimierung in der KI auch die Auswahl geeigneter Modelle, die Reduzierung des Datenaufwands durch effiziente Repräsentationen oder die Verkürzung der Trainingszeit. In betrieblichen Anwendungen kann die Optimierung dazu beitragen, Ressourcen zu sparen, Prozesse zu beschleunigen und die Entscheidungsqualität zu erhöhen.
Insgesamt ist die Optimierung ein unverzichtbarer Bestandteil der KI-Entwicklung, da sie die Leistungsfähigkeit und Effizienz intelligenter Systeme maßgeblich beeinflusst.