Die Lernphase bezeichnet in der künstlichen Intelligenz (KI) den Prozess, in dem ein maschinelles Lernmodell Daten verarbeitet, um Muster, Beziehungen und Entscheidungsregeln zu erlernen. Während dieser Phase wird das Modell mit einem Datensatz gefüttert, der es ermöglicht, die zugrunde liegenden Strukturen und Zusammenhänge zu erkennen. Die Lernphase ist ein entscheidender Schritt in der Entwicklung von KI-Systemen, da sie die Fähigkeit des Modells bestimmt, genaue Vorhersagen zu treffen, Klassifikationen vorzunehmen oder optimale Entscheidungen zu treffen.
Die Lernphase kann in verschiedene Arten unterteilt werden, wie z.B. das überwachte Lernen, das unüberwachte Lernen und das bestärkende Lernen. Beim überwachten Lernen wird das Modell mit gelabelten Daten trainiert, um die Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe zu lernen. Beim unüberwachten Lernen hingegen wird das Modell aufgelabelte Daten losgelassen, um inhärente Strukturen in den Daten zu entdecken. Das bestärkende Lernen nutzt Belohnungen oder Strafen, um das Modell dazu zu bringen, ein bestimmtes Verhalten zu lernen.
Während der Lernphase werden hyperparameter wie z.B. die Lernrate, die Anzahl der Epochen oder die Architektur des neuronalen Netzes angepasst, um die Leistung des Modells zu optimieren. Die Qualität des trainierten Modells hängt maßgeblich von der Qualität und Quantität der Trainingsdaten sowie der Wahl des geeigneten Algorithmus ab. Nach Abschluss der Lernphase wird das Modell in der Regel auf einem separaten Testdatensatz validiert, um seine Allgemeinheit und Zuverlässigkeit zu überprüfen.