trainierbar

Trainierbar ist ein Begriff aus der Informatik, der die Eigenschaft eines Systems beschreibt, durch Lernprozesse aus Daten Muster zu erkennen und sein Verhalten oder seine Vorhersagen durch Optimierung der internen Parameter zu verbessern. Das Adjektiv leitet sich vom Verb trainieren ab und wird in der deutschen Fachsprache vor allem im Kontext des maschinellen Lernens verwendet.

In der Praxis gilt ein Modell oder System als trainierbar, wenn es aus Beispieldaten lernen kann und seine Leistung auf neue, unbekannte Daten verallgemeinern lässt. Typische Anwendungsbereiche sind neuronale Netze, Spracherkennung, Bildklassifikation, Robotik und Empfehlungssysteme. Trainierbarkeit hängt von der Verfügbarkeit geeigneter Daten, der Modellkapazität, der Wahl der Lernmethode und ausreichenden Rechenressourcen ab.

Funktionsprinzip: Ein Trainingsprozess verwendet eine Menge an Daten, eine Verlustfunktion und Optimierungsverfahren wie Gradientenabstieg, um Parameter so anzupassen, dass der Fehler minimiert wird. Wichtige Faktoren sind Datenqualität, Repräsentativität, Regularisierung und Validierung, um Überanpassung zu vermeiden.

Herausforderungen umfassen Overfitting, Bias in den Daten, Datenmangel und die Transparenz des Modells. In der Praxis unterscheidet man trainierbare Software von rein statischer Software, da Letztere sich durch neues Training nicht verbessert.

Historisch ist der Begriff in der deutschen Fachsprache seit den frühen Tagen des maschinellen Lernens gebräuchlich.

Siehe auch: Maschinelles Lernen, Lernen (Künstliche Intelligenz), Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Datenqualität.