Was sind Trainingsdaten?
Trainingsdaten sind ein extrem großer Datensatz, der zum Anlernen eines maschinellen Lernmodells verwendet wird. Anhand von Trainingsdaten wird Prognosemodellen, die Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, beigebracht, wie sie Merkmale extrahieren können, die für bestimmte Geschäftsziele relevant sind. Für überwachte ML-Modelle werden die Trainingsdaten beschriftet. Die Daten, die zum Trainieren unüberwachter ML-Modelle verwendet werden, sind nicht beschriftet.
Die Idee der Verwendung von Trainingsdaten in Programmen für maschinelles Lernen ist ein einfaches Konzept, aber es ist auch sehr grundlegend für die Funktionsweise dieser Technologien. Die Trainingsdaten sind ein anfänglicher Datensatz, der einem Programm hilft zu verstehen, wie man Technologien wie neuronale Netze anwendet, um zu lernen und anspruchsvolle Ergebnisse zu erzielen. Sie können durch nachfolgende Datensätze, so genannte Validierungs- und Testdatensätze, ergänzt werden.
Trainingsdaten werden auch als Trainingssatz, Trainingsdatensatz oder Lernsatz bezeichnet. Sie kommen beispielsweise bei ChatGPT und anderen künstliche Intelligenz Modellen zum Einsatz.
Techopedia erklärt Trainingsdaten
Die Trainingsdaten sind das Material, mit dem der Computer lernt, wie er Informationen verarbeiten kann. Das maschinelle Lernen verwendet Algorithmen – es ahmt die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns nach, verschiedene Eingaben zu verarbeiten und zu gewichten, um Aktivierungen im Gehirn, in den einzelnen Neuronen, zu erzeugen. Künstliche Neuronen ahmen einen Großteil dieses Prozesses mit Software nach – Programme für maschinelles Lernen und neuronale Netze, die sehr detaillierte Modelle der Funktionsweise unserer menschlichen Denkprozesse liefern.
In diesem Sinne können die Trainingsdaten auf unterschiedliche Weise strukturiert werden. Bei sequentiellen Entscheidungsbäumen und solchen Algorithmen handelt es sich um eine Reihe von Rohtexten oder alphanumerischen Daten, die klassifiziert oder anderweitig bearbeitet werden.
Bei Faltungsneuronalen Netzen, die mit Bildverarbeitung und Computer Vision zu tun haben, besteht die Trainingsmenge dagegen oft aus einer großen Anzahl von Bildern. Da das maschinelle Lernprogramm so komplex und ausgeklügelt ist, trainiert es iterativ mit jedem dieser Bilder, um schließlich in der Lage zu sein, Merkmale, Formen und sogar Objekte wie Menschen oder Tiere zu erkennen. Die Trainingsdaten sind für den Prozess absolut unverzichtbar – sie sind sozusagen die “Nahrung”, mit der das System arbeitet.
