Hyperparameter

Ein Hyperparameter ist eine Einstellung, die steuert, wie ein KI-Modell während des Trainings lernt. Es ist vergleichbar mit dem Einstellen von Reglern an einer Maschine, um die beste Leistung zu erzielen. Beispiele für Hyperparameter sind die Lerngeschwindigkeit des Modells, die Anzahl der Schichten oder die Komplexität jeder Schicht. Die Wahl der richtigen Hyperparameter ist entscheidend für den Aufbau eines effektiven Modells.

Im Gegensatz zu Parametern, die die KI selbst anhand von Daten lernt, werden Hyperparameter von den Entwicklern im Voraus festgelegt. Die richtige Kombination zu finden, erfordert oft Tests und Anpassungen. Es ist ein bisschen wie beim Backen eines Kuchens. Man muss vielleicht mit der Temperatur, der Backzeit oder den Zutatenverhältnissen experimentieren, um das perfekte Ergebnis zu erzielen.