Ein vereinfachtes Modell bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) eine abgespekte oder reduzierte Version eines komplexen Modells, die bestimmte Aspekte des ursprünglichen Systems hervorhebt, während andere Details vernachlässigt oder entfernt werden. Der Zweck eines solchen Ansatzes besteht darin, die Komplexität zu verringern, um bessere Interpretierbarkeit, effizientere Berechnungen oder eine einfachere Anpassung an spezifische Anforderungen zu ermöglichen.
Vereinfachte Modelle werden oft in Situationen eingesetzt, in denen die volle Kapazität eines komplexen KI-Modells nicht erforderlich ist oder dessen Ressourcenintensität ein Hindernis darstellt. Beispielsweise können sie in Edge-Computing-Szenarien verwendet werden, wo Geräte über begrenzte Rechenleistung verfügen, oder in Fällen, in denen die Interpretierbarkeit der Ergebnisse von zentraler Bedeutung ist, wie in der Medizin oder Finanzwelt.
Die Vereinfachung kann durch verschiedene Techniken erreicht werden, wie das Reduzieren der Anzahl der Parameter, das Entfernen nicht essentieller Schichten oder die Verwendung von Pruning-Methoden, um unerhebliche Verbindungen im neuronalen Netzwerk zu eliminieren. Obwohl vereinfachte Modelle in der Regel eine geringere Leistung als ihre komplexen Pendants aufweisen, bieten sie oft einen guten Kompromiss zwischen Genauigkeit und Effizienz.