Trainingsdaten

Definition - Was bedeuten Trainingsdaten?

Die Idee, Trainingsdaten in maschinellen Lernprogrammen zu verwenden, ist ein einfaches Konzept, aber auch sehr grundlegend für die Funktionsweise dieser Technologien. Die Trainingsdaten sind ein erster Datensatz, der einem Programm hilft, zu verstehen, wie Technologien wie neuronale Netze angewendet werden, um anspruchsvolle Ergebnisse zu erlernen und zu erzielen. Es kann durch nachfolgende Datensätze ergänzt werden, die als Validierungs- und Testsätze bezeichnet werden.

Trainingsdaten werden auch als Trainingssatz, Trainingsdatensatz oder Lernsatz bezeichnet.

Technische.me erklärt Trainingsdaten

Das Trainingsset ist das Material, anhand dessen der Computer lernt, wie Informationen verarbeitet werden. Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen verwendet - es ahmt die Fähigkeit des menschlichen Gehirns nach, verschiedene Eingaben aufzunehmen und abzuwägen, um Aktivierungen im Gehirn und in den einzelnen Neuronen hervorzurufen. Künstliche Neuronen replizieren einen Großteil dieses Prozesses mit Software - maschinelles Lernen und neuronale Netzwerkprogramme, die sehr detaillierte Modelle der Funktionsweise unserer menschlichen Denkprozesse liefern.

In diesem Sinne können Trainingsdaten auf unterschiedliche Weise strukturiert werden. Bei sequentiellen Entscheidungsbäumen und solchen Algorithmen handelt es sich um einen Satz von Rohtext oder alphanumerischen Daten, die klassifiziert oder auf andere Weise manipuliert werden. Andererseits besteht für neuronale Faltungsnetze, die mit Bildverarbeitung und Computer Vision zu tun haben, der Trainingssatz häufig aus einer großen Anzahl von Bildern. Die Idee ist, dass das maschinelle Lernprogramm, weil es so komplex und ausgefeilt ist, iteratives Training für jedes dieser Bilder verwendet, um schließlich Merkmale, Formen und sogar Themen wie Menschen oder Tiere erkennen zu können. Die Trainingsdaten sind für den Prozess unbedingt erforderlich - sie können als „Lebensmittel“ betrachtet werden, mit denen das System arbeitet.