Repräsentation bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) die Art und Weise, wie Daten oder Informationen in einem maschinellen System dargestellt werden. Diese Darstellung ist entscheidend dafür, ob maschinelle Lernalgorithmen die Daten effektiv verarbeiten und nutzen können. Ohne eine angemessene Repräsentation können die Algorithmen die in den Daten enthaltenen Muster und Beziehungen nicht erkennen, was zu ungenauen Ergebnissen oder fehlenden Lerneffekten führen kann.
Die Repräsentation von Daten in der KI umfasst verschiedene Aspekte. Zunächst müssen die Daten in einem Format vorliegen, das von Algorithmen verarbeitet werden kann. Dies kann beispielsweise durch die Umwandlung von Text in numerische Werte, die Verarbeitung von Bildern als Pixelmatrizen oder die Strukturierung von unstrukturierten Daten in tabellarische Formen erfolgen. Darüber hinaus spielt die Granularität der Repräsentation eine Rolle: Je detaillierter die Darstellung, desto mehr Informationen können extrahiert werden, was jedoch auch die Komplexität des Systems erhöhen kann.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Auswahl der Repräsentationsform. Diese hängt von der konkreten Aufgabe ab, die gelöst werden soll. Beispielsweise eignet sich eine Repräsentation durch Vektoren in einem hochdimensionalen Raum für die Verarbeitung von Texten, während für die Analyse von Bildern eine pixelbasierte Repräsentation geeigneter ist. In einigen Fällen, wie bei der Verarbeitung von Zeitreihen, können auch spezielle Repräsentationen wie Fourier-Transformationen oder Wavelet-Transformationen verwendet werden.
Die Wahl der geeigneten Repräsentation hängt letztendlich von der konkreten Aufgabe und den Eigenschaften der Daten ab.