Parametrisierung bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) die Festlegung von Parametern, die zur Konfiguration und Anpassung von Algorithmen und Modellen verwendet werden. Diese Parameter sind entscheidend für die Leistung und das Verhalten der Modelle, da sie die Art und Weise bestimmen, wie Daten verarbeitet und analysiert werden. Im Kontext des Maschinellen Lernens spielen Parameter eine zentrale Rolle, da sie die Struktur und das Verhalten der Modelle definieren, wie beispielsweise die Anzahl der neuronalen Schichten in einem neuronalen Netzwerk oder die Lernrate eines Algorithmus.
Die Parametrisierung umfasst sowohl die Auswahl der initialen Parameterwerte als auch die Anpassung dieser Werte während des Trainingsprozesses. Die Wahl der richtigen Parameter ist von entscheidender Bedeutung, da sie die Genauigkeit, Effizienz und Allgemeinheit des Modells erheblich beeinflussen kann. So können beispielsweise Parameter wie die Lernrate oder der Regularisierungsgrad den Unterschied zwischen einem gut performenden und einem unterdurchschnittlichen Modell ausmachen.
Ein zentraler Aspekt der Parametrisierung ist die sogenannte Hyperparameter-Tuning. Hyperparameter sind Parameter, die vor dem Training des Modells festgelegt werden und die Strategie des Lernalgorithmus bestimmen. Dazu gehören beispielsweise die Anzahl der Epochen, die Batch-Größe oder die Optimierungsmethode. Die optimale Wahl dieser Hyperparameter ist oft ein komplexer Prozess, der sowohl Expertenwissen als auch experimentelles Ausprobieren erfordert.
Die Parametrisierung ist nicht nur für die Entwicklung von KI-Modellen entscheidend, sondern hat auch Auswirkungen auf die Praxis. So können Unternehmen durch eine effiziente Parametrisierung ihre Modelle an spezifische Anforderungen anpassen, was zu besseren Vorhersagen, effizienterer Ressourcennutzung und letztendlich zu wettbewerbsfähigeren Lösungen führen kann.