Parameter beziehen sich in der Künstlichen Intelligenz (KI) auf die variablen Eigenschaften oder Einstellungen, die ein Modell oder ein System anpassen, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Im Kontext des maschinellen Lernens sind Parameter die internen Variablen eines Modells, die während des Trainingsprozesses angepasst werden, um die Beziehungen zwischen den Eingabedaten und den gewünschten Ausgaben zu erfassen. Anders als Hyperparameter, die vor dem Training festgelegt werden, sind Parameter dynamisch und werden vom Algorithmus selbst während des Lernprozesses optimiert.
Ein Beispiel hierfür sind die Gewichte in einem neuronalen Netzwerk. Diese Gewichte sind Parameter, die bestimmen, wie stark die Verbindung zwischen Neuronen ist. Während des Trainings wird der Algorithmus, wie beispielsweise das Rückpropagationsverfahren, diese Gewichte anpassen, um die Vorhersagen des Modells zu verbessern. Die Anzahl der Parameter in einem Modell gibt Aufschluss über dessen Komplexität. Modelle mit mehr Parametern können in der Regel komplexere Muster in den Daten erfassen, laufen jedoch auch Gefahr, sich zu sehr an das Training daten anzupassen (Overfitting).
Parameter spielen somit eine zentrale Rolle bei der Bestimmung der Leistungsfähigkeit und Genauigkeit eines KI-Modells. Sie ermöglichen es dem System, sich an verschiedene Problemstellungen anzupassen und präzise Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.