Unteranpassung bei künstlicher Intelligenz

Unteranpassung - Glossareintrag

Beitrag teilen:

Definition

Unteranpassung, auch Underfitting genannt, ist ein Begriff, der im Kontext von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen verwendet wird. Es beschreibt eine Situation, in der ein KI-Modell nicht in der Lage ist, ausreichend komplexe Muster in den Trainingsdaten zu erfassen und daher schlecht auf neue, bisher ungesehene Daten generalisieren kann. Anders ausgedrückt, das Modell lernt nicht genug aus den Trainingsdaten, um angemessen auf neue, unvorhergesehene Eingaben zu reagieren.

Ursachen für Unteranpassung

  1. Zu einfaches Modell

    Wenn das gewählte KI-Modell zu einfach ist, kann es nicht die notwendigen Zusammenhänge in den Daten erfassen. Beispielsweise könnte ein lineares Modell nicht in der Lage sein, nicht-lineare Beziehungen abzubilden.

  2. Zu wenig Trainingsdaten

    KI-Modelle benötigen ausreichend viele und vielfältige Daten, um Muster zu erkennen und zu generalisieren. Wenn die Trainingsdaten begrenzt sind, kann das Modell nicht alle möglichen Szenarien erfassen.

  3. Over-regularization

    Regulierungstechniken wie L1- und L2-Regularisierung können in manchen Fällen dazu führen, dass das Modell zu stark vereinfacht wird und dadurch unterangepasst ist.

  4. Fehlerhafte Daten

    Wenn die Trainingsdaten Fehler oder Ausreißer enthalten, kann das Modell irreführende Muster erlernen und dadurch unteranpassen.

 

Anzeichen von Unteranpassung

  • Die Leistung des Modells auf den Trainingsdaten ist niedrig, es erzielt eine geringe Genauigkeit und kann die Daten nicht gut vorhersagen.
  • Das Modell erzielt auch auf den Validierungs- oder Testdaten eine schlechte Leistung, da es nicht in der Lage ist, auf bisher ungesehene Daten zu verallgemeinern.

 

Maßnahmen zur Behebung von Unteranpassung

  1. Komplexeres Modell

    Eine Möglichkeit, das Problem der Unteranpassung zu beheben, besteht darin, ein komplexeres Modell zu verwenden, das in der Lage ist, kompliziertere Zusammenhänge in den Daten zu erfassen.

  2. Mehr Trainingsdaten

    Das Hinzufügen von weiteren qualitativ hochwertigen Trainingsdaten kann dazu beitragen, dass das Modell besser generalisiert.

  3. Hyperparameter-Anpassung

    Die Hyperparameter des Modells, wie z.B. die Lernrate oder die Anzahl der versteckten Schichten in einem neuronalen Netzwerk, können optimiert werden, um das richtige Gleichgewicht zwischen Unteranpassung und Überanpassung zu finden.

  4. Fehleranalyse

    Eine gründliche Analyse der Trainingsdaten und des Modells kann helfen, mögliche Fehlerquellen zu identifizieren und zu korrigieren.

 

Fazit

Unteranpassung ist ein häufiges Problem im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Es tritt auf, wenn ein Modell nicht in der Lage ist, ausreichend komplexe Muster in den Trainingsdaten zu erfassen und somit auf neue, unbekannte Daten schlecht generalisieren kann. Durch den Einsatz komplexerer Modelle, mehr und qualitativ hochwertiger Trainingsdaten sowie einer sorgfältigen Hyperparameter-Optimierung kann Unteranpassung erfolgreich bekämpft werden und ein leistungsfähiges KI-Modell entwickelt werden, das zuverlässige Vorhersagen trifft.