Transformation bezeichnet im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) den Prozess der Umwandlung von Daten, Modellen oder Systemen in eine andere Form, um bestimmte Ziele zu erreichen. Dieser Begriff umfasst sowohl die Vorbereitung von Daten für die Verarbeitung als auch die Anpassung von KI-Modellen für spezifische Anwendungen. …
Eine gängige Form der Transformation ist die DatenTransformation, bei der Rohdaten in ein geeignetes Format für die Analyse oder das Training von KI-Modellen umgewandelt werden. Dies kann Normalisierung, Feature-Scaling, Encoding oder die Beseitigung von fehlenden Werten umfassen. Ohne eine angemessene DatenTransformation können KI-Modelle nicht effektiv trainiert oder eingesetzt werden.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die ModellTransformation, bei der ein trainiertes KI-Modell für die Bereitstellung in einer Produktionsumgebung angepasst wird. Dazu gehören Techniken wie das „Model Pruning“ (Reduzierung von Modellparametern), Quantisierung (Verringerung der Präzision von Gewichten) oder „Knowledge Distillation“ (Übertragung von Wissen von einem großen auf ein kleineres Modell). Diese Methoden helfen, die Größe und den Ressourcenbedarf des Modells zu reduzieren, während die Leistungsfähigkeit erhalten bleibt.
Die Transformation spielt eine zentrale Rolle im KI-Lebenszyklus, da sie die Voraussetzung für die erfolgreiche Implementierung und den Einsatz von KI-Systemen schafft. Sie ermöglicht es, Daten konsistent und effizient zu verarbeiten und Modelle an verschiedene Anforderungen anzupassen.