Wann wurde der Backpropagation-Algorithmus für maschinelles Lernen nutzbar?

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Wann wurde der Backpropagation-Algorithmus für maschinelles Lernen nutzbar?

Antwort

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Lernt KI aus Fehlern?

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Der Backpropagation-Algorithmus wurde in den 1980er Jahren populär, insbesondere durch die Arbeiten von Geoffrey Hinton, David Rumelhart und Ronald J. Williams, die 1986 eine einflussreiche Veröffentlichung dazu herausbrachten. Der Algorithmus selbst basiert jedoch auf früheren mathematischen Konzepten, die bereits in den 1970er Jahren entwickelt wurden. Die breite Nutzung im Bereich des maschinellen Lernens begann jedoch erst in den späten 1980er und frühen 1990er Jahren.

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Künstliche Intelligenz (KI) kann aus Fehlern lernen, allerdings hängt das vom jeweiligen Lernverfahren ab. Bei maschinellem Lernen, insbesondere beim sogenannten überwachtem Lernen, wer... [mehr]

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Künstliche Intelligenz (KI) kann aus Fehlern lernen, allerdings hängt das vom jeweiligen Lernverfahren ab. Bei maschinellem Lernen, insbesondere beim sogenannten überwachtem Lernen, werden Modelle mit vielen Beispielen trainiert, die sowohl richtige als auch falsche Antworten enthalten. Das Modell passt seine Parameter so an, dass es aus den Fehlern lernt und in Zukunft bessere Vorhersagen trifft. Auch bei anderen Methoden, wie dem Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen), lernt die KI durch Belohnung und Bestrafung aus ihren Handlungen und Fehlern. Wichtig ist: Die KI selbst erkennt Fehler nicht wie ein Mensch, sondern erhält durch Trainingsdaten oder Rückmeldungen Informationen darüber, was falsch war, und nutzt diese, um ihre Leistung zu verbessern. Ohne solche Rückmeldungen oder Korrekturen kann eine KI nicht gezielt aus Fehlern lernen.