Übertragbarkeit bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) die Fähigkeit eines maschinellen Lernmodells, das in einem bestimmten Kontext erlernte Wissen auf andere, aber verwandte Kontexte anzuwenden. Dieses Konzept ist insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens von Bedeutung, da es ermöglicht, Modelle, die für eine spezifische Aufgabe trainiert wurden, auf ähnliche Probleme oder Datenmengen zu übertragen, ohne jedes Mal von Neuem trainieren zu müssen.
Die Übertragbarkeit eines Modells hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Ähnlichkeit zwischen den Trainings- und Anwendungsdaten, der Komplexität des Modells sowie der Qualität des Trainingsprozesses. Ein hohes Maß an Übertragbarkeit ist besonders wertvoll, da es die Effizienz und Flexibilität von KI-Lösungen erhöht. Unternehmen können dadurch Kosten sparen, da sie nicht für jede neue Aufgabe ein neues Modell entwickeln müssen, und gleichzeitig die Zeit bis zur Marktreife verkürzen.
Ein Beispiel hierfür ist die Verwendung von vorgefertigten Modellen, die auf großen, allgemeinen Datensätzen trainiert wurden. Diese Modelle können oft auf spezifischere Anwendungsfälle angepasst werden, wie beispielsweise die Übertragung eines in der Einzelhandelsbranche trainierten Modells auf die Gesundheitsbranche. Techniken wie Transfer Learning und Domain-Adaptation werden häufig eingesetzt, um die Übertragbarkeit zu verbessern.
Die Übertragbarkeit ist jedoch nicht immer garantiert, da sich die Datenverteilung oder die zugrunde liegenden Muster zwischen den Kontexten unterscheiden können. Dennoch ist sie ein zentraler Aspekt in der Entwicklung robuster und anpassungsfähiger KI-Systeme, die in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden können.