Auswendig oder verstanden?
Lerne nicht nur die Antworten auswendig!
Das lernst du in diesem Level
- Was es heißt, wenn eine KI nur auswendig lernt
- Warum man ein Modell mit zurückgehaltenen Daten testen muss
- Warum „auch bei Neuem klappen“ das eigentliche Ziel ist
Wenn ein Netz auswendig lernt
Manchmal lernt ein Kind alle Antworten auswendig und fällt im Test trotzdem durch. Verstanden hat es nämlich nichts. Genau das passiert einer KI auch.
Die KI kann die Übungsaufgaben perfekt. Bei neuen Aufgaben ist sie dann schlecht.
Wie gut ist dein Modell wirklich?
- 1
Underfitting
Das Modell ist zu einfach für das Muster. Das ist wie zu wenig üben.
- 2
Auswendig gelernt
Das Modell ist zu kompliziert. Es merkt sich sogar die Fehler in den Daten. Das ist wie Antworten auswendig lernen.
- 3
Wirklich verstanden
Das Modell hat das echte Muster gelernt. Es funktioniert auch bei neuen Daten. Das ist echtes Verstehen.
- 4
Regularisierung
Tricks, mit denen die KI nicht ins Auswendiglernen rutscht.
Kannst du den Unterschied zwischen Lernen und Auswendiglernen erkennen?
Erst raten, dann forschen
Modell A hat bei den Übungsdaten alles richtig. Bei neuen Daten schafft es 6 von 10. Modell B schafft bei beiden etwa 8 von 10. Welches nimmst du?