Ein Tensor ist ein mathematischer Begriff, der in der KI und insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens eine zentrale Rolle spielt. Tensoren sind multidimensionale Arrays, die Daten in einer strukturierten Form darstellen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenstrukturen wie Skalaren (eindimensionale Werte) oder Matrizen (zweidimensionale Tabellen) können Tensoren Daten in beliebig vielen Dimensionen speichern und verarbeiten.
In der Praxis werden Tensoren häufig in neuronalen Netzen eingesetzt, um Eingabedaten, Zwischen Ergebnisse und Ausgaben darzustellen. Beispielsweise kann ein Tensor ein Bild als dreidimensionale Struktur speichern, wobei die drei Dimensionen die Höhe, Breite und die Farbkanäle (z.B. RGB) des Bildes darstellen. Tensoren sind auch bei der Verarbeitung von Texten, Zeitreihen oder anderen komplexen Datentypen unverzichtbar.
Die Flexibilität von Tensoren liegt in ihrer Fähigkeit, Daten in verschiedenen Formen und Größen zu handhaben. So können Tensoren beispielsweise als Skalar (0-dimensionaler Tensor), Vektor (1-dimensionaler Tensor), Matrix (2-dimensionaler Tensor) oder in höheren Dimensionen existieren. Diese Eigenschaft macht sie zu einem grundlegenden Werkzeug in der KI, da sie es ermöglichen, komplexe Berechnungen in neuronalen Netzen effizient durchzuführen.
Tensoren sind zudem die Grundlage für Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch, die in der KI-Entwicklung weit verbreitet sind. In diesen Frameworks werden Tensoren verwendet, um Daten durch das neuronale Netz zu fließen, Operationen darauf auszuführen und die Ergebnisse zu speichern. Ohne Tensoren wären die Fortschritte in der KI, insbesondere im Bereich des Deep Learning, undenkbar.