Klasse bezeichnet in der künstlichen Intelligenz (KI) eine Kategorie oder ein Label, mit dem Datenpunkte oder Objekte in Gruppen eingeteilt werden. Im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im supervised Learning, spielen Klassen eine zentrale Rolle. Jede Klasse repräsentiert eine bestimmte Gruppe, die das Modell erkennen und zu der es neue, unbekannte Daten zuordnen soll.
Die Klassen sind somit die Zielgrößen, auf die das Modell trainiert wird. Beispielsweise könnte in einem Bilderkennungssystem die Klasse „Hund“ alle Bilder von Hunden umfassen, während die Klasse „Katze“ alle Bilder von Katzen enthält. Die Klassen sind also die verschiedenen Ausgaben, die das Modell vorhersagen soll.
Die Bezeichnung der Klassen erfolgt in der Regel durch sogenannte Klassenlabels. Diese Labels sind die Namen oder Identifikatoren, die den jeweiligen Klassen zugeordnet sind. In einem Spam-Erkennungssystem könnten die Klassen beispielsweise „Spam“ und „Nicht-Spam“ sein.
Die Anzahl der Klassen kann variieren. In einigen Fällen handelt es sich um binäre Klassifikationen, bei denen nur zwei Klassen existieren, wie „Ja“ oder „Nein“. In anderen Fällen können es multi-Klassen-Probleme sein, bei denen das Modell zwischen mehreren Klassen unterscheiden muss.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verteilung der Klassen. In manchen Fällen sind die Klassen unbalanciert, d.h. eine Klasse enthält deutlich mehr Beispiele als die anderen. Dies kann die Leistung des Modells beeinträchtigen, da das Modell möglicherweise voreingenommen ist und die häufigere Klasse bevorzugt.
Klassifikationsalgorithmen wie Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen oder neuronale Netze werden häufig verwendet, um die zugehörige Klasse für neue Datenpunkte vorherzusagen. Die Genauigkeit der Klassifikation hängt dabei maßgeblich von der Qualität der Trainingsdaten und der Anzahl der verfügbaren Beispiele für jede Klasse ab.
Zusammenfassend ist die Klasse in der KI ein grundlegendes Konzept, das die Einteilung von Daten in verschiedene Kategorien ermöglicht und somit die Grundlage für viele Klassifikationsaufgaben bildet.