{"id":189475,"date":"2023-11-25T10:04:50","date_gmt":"2023-11-25T09:04:50","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=189475"},"modified":"2023-11-25T10:12:11","modified_gmt":"2023-11-25T09:12:11","slug":"neuronale-netze-automatische-suche-nach-neuronaler-architektur-unser-leitfaden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-automatische-suche-nach-neuronaler-architektur-unser-leitfaden","title":{"rendered":"Neuronale Netze &#038; Automatische Suche nach neuronaler Architektur: Unser Leitfaden"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"189475\" class=\"elementor elementor-189475\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-233ff3d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"233ff3d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-546cb92 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"546cb92\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Neuronale Netze Architektur: Der Einsatz von Deep-Learning-Modellen wird f\u00fcr Unternehmen immer notwendiger. Ihre Implementierung stellt jedoch eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, ein Modell zu erstellen, das sich gut an die Bed\u00fcrfnisse anpasst und gleichzeitig effizient und ressourcenschonend ist. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, KI mit einem tieferen Verst\u00e4ndnis und mehr Autonomie auszustatten.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9feb7dc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9feb7dc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Artikel erf\u00e4hrst du alles \u00fcber die aufkommende Revolution, neuronale Netze Architektur, die Entwickler von der m\u00fchsamen Arbeit des manuellen Designs und der Optimierung befreit. Der Artikel beleuchtet die Herausforderungen, die Funktionsweise und die potenziellen Anwendungen in verschiedenen Bereichen, die eine faszinierende<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kunstliche-intelligenz-musik-liegt-die-zukunft-der-musik-in-der-kunstlichen-intelligenz\"> Zukunft f\u00fcr selbstlernende KI<\/a> erwarten lassen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a5aaf7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9a5aaf7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c945290 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c945290\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Woher kommt der LLM?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7dc29ee elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7dc29ee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die automatische Suche nach neuronaler Architektur (<strong>NAS, Neural Architecture Search)<\/strong> entstand aus dem Bed\u00fcrfnis heraus, die Erstellung und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-modelle-so-geht-diemodellierung-eines-machine-learning-projekts\">Parametrisierung von Machine-Learning-Modellen zu optimieren.<\/a> NAS versucht, die Frage zu beantworten, ob es m\u00f6glich ist, einen Algorithmus zu entwickeln, der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">neuronale Netze erstellt,<\/a> die besser sind als die von Hand erstellten und parametrisierten.<\/p><p>Die ersten Artikel, die sich mit diesem Thema besch\u00e4ftigen, stammen aus dem Jahr 2016. Zun\u00e4chst Barret Zoph und Quoc V in ihrem <strong>Artikel Neural Architecture Search<\/strong> with Reinforcement Learning. Und kurz darauf Bozen Baken, Otkrist Gupta, Nikhil Naik und Ramesh Raskar in ihrem Artikel <strong>Designing Neural Network Architectures<\/strong> using <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/q-learning-machine-learning-mit-reinforcement-learning\">Reinforcement Learning.<\/a><\/p><p>Neuronale Netze sind oft schwierig zu erstellen, wenn die zu l\u00f6senden Probleme komplexer werden: Die Erstellung ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch anstrengend, erfordert Fachwissen und viele Anpassungen der Parameter.<\/p><p>Um diese Ressourcen besser zu nutzen, <strong>automatisieren NAS die Erstellung von neuronalen Netzen.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-586643d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"586643d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber die NAS<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b7679c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0b7679c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bef6f12 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bef6f12\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die automatische Suche nach neuronaler Architektur verstehen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3aea50a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3aea50a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">automatische Suche nach neuronalen Architekturen<\/a> ist von Anfang an ein Teilbereich von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/automl-und-die-automatisierung-von-machine-learning-eine-bedrohung-fuer-data-scientists-2\">AutoML oder Automated Machine Learning<\/a>, einem Bereich, der die langwierigen und iterativen Aufgaben bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen automatisiert. Die Optimierung von Hyperparametern ist ein Teilbereich der NAS.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-671837c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"671837c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/recherche-automatique-d-architecture-neuronale1.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8650f5b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8650f5b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nachdem wir die <strong>Rolle der SINs definiert<\/strong> haben, stellt sich nat\u00fcrlich eine Frage: Wo genau sind sie am Prozess der Modellentwicklung beteiligt?<\/p><p>Nun, die automatische <strong>Suche nach der neuronalen Architektur<\/strong> findet im Zugteil des Arbeitsablaufs statt: Wie der Name schon sagt, wird nach der optimalen Architektur des neuronalen Netzes gesucht.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6cf8791 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"6cf8791\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/recherche-automatique-d-architecture-neuronale2.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cfc8719 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cfc8719\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55cffc2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"55cffc2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">KI, die KI schafft<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47123a5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"47123a5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>automatische Suche nach neuronalen Architekturen<\/strong> hat vier Hauptachsen oder Bausteine, die sie bei der Erstellung eines neuronalen Netzes verwendet:<\/p><ol><li><strong>Der Suchraum:<\/strong> Er besteht aus der Menge der Architekturkandidaten, aus denen man ausw\u00e4hlen kann, sowie den Operatoren, aus denen sie bestehen.<\/li><li><strong>Die Suchstrategie:<\/strong> Sie bestimmt die Art und Weise, wie die Suche durchgef\u00fchrt wird. Sie f\u00fchrt eine Stichprobe unter den vorgeschlagenen Architekturen durch, ohne das Modell zu konstruieren oder zu trainieren, sodass man eine Sch\u00e4tzung der theoretischen Leistung des Modells erhalten kann.<\/li><li><strong>Der Suchalgorithmus:<\/strong> Er erh\u00e4lt die gesch\u00e4tzten Leistungen und optimiert die Parameter, um Kandidaten zu erhalten, die besser abschneiden.<\/li><li><strong>Die Bewertung:<\/strong> Die Modelle werden von der NAS erstellt und sie werden bewertet und verglichen.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6494d6e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6494d6e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um die Interaktion zwischen diesen Achsen besser zu verstehen, kann man das folgende Diagramm betrachten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af1f5d1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"af1f5d1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/recherche-automatique-d-architecture-neuronale3.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af847ac elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"af847ac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Mehr lernen zum Thema NAS<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51c8700 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"51c8700\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-21a11b4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"21a11b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die verschiedenen Arten von Ans\u00e4tzen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cf77824 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cf77824\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Verst\u00e4rktes Lernen<\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-72571d3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"72571d3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>allerersten Ans\u00e4tze nutzten das Lernen durch Verst\u00e4rkung.<\/strong> Bei dieser Art von Ansatz wird der Suchraum als eine Umgebung betrachtet, in der man sich bewegen kann und in der man eine Belohnung vergibt, die nach der Methode zur Bewertung der Leistung der erstellten Architektur berechnet wird.<\/p><p>Diese Methode hat jedoch einige Nachteile:<\/p><p>Vor allem die Ressourcen, die ben\u00f6tigt werden, um eine ausreichend leistungsf\u00e4hige Architektur zu erhalten &#8211; <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gpu-data-science\">Tausende von GPU-Stunden sind daf\u00fcr notwendig.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-41cef9f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"41cef9f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Gradientenabstieg<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b10ee5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1b10ee5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Eine andere<strong> M\u00f6glichkeit, nach einer differenzierbaren neuronalen Architektur<\/strong> zu suchen, besteht darin, eine Reihe von Parametern <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/algorithmus-fuer-den-gradientenabstieg\">durch stochastischen Gradientenabstieg zu optimieren.<\/a> In diesem Fall stellen die Parameter, auch Gewichte genannt (kontinuierliche Variablen, die mit \ud835\udefc denotiert werden), die Operationen dar, die von der <strong>Kandidatenarchitektur ausgef\u00fchrt werden.<\/strong><\/p><p>Sobald die Suche abgeschlossen ist, wird das endg\u00fcltige Modell erstellt, indem die Operationen, aus denen die Architektur unter Ber\u00fccksichtigung der Gewichte \ud835\udefc besteht, abgetastet werden.<\/p><p>Die Methoden des Samplings k\u00f6nnen variieren, wie z. B. \ud835\udefc mithilfe einer Softmax-<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/einfuehrung-in-die-wahrscheinlichkeitsrechnung-teil-1\">Funktion in eine Wahrscheinlichkeitsverteilung umzuwandeln.<\/a><\/p><p>Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen Rechen- und Zeitressourcen durch die Implementierung von Mechanismen zum Teilen von Parametern weiter eingespart werden, so dass der Suchraum in mehrere Zellen aufgeteilt wird, die elementare Komponenten darstellen und aus denen eine vollst\u00e4ndige <strong>neuronale Architektur aufgebaut werden kann.<\/strong><\/p><p>Der Vorteil dieses Mechanismus liegt darin, dass es nicht mehr notwendig ist, die gesamte Architektur zu suchen, sondern nur noch einige Teile.<\/p><p>Infolgedessen nehmen die differenzierbaren Methoden nur einige Dutzend GPU-Stunden in Anspruch.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0a29efa elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0a29efa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Genetische Algorithmen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-988694f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"988694f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In diesem Fall wird das darwinistische Prinzip der genetischen Algorithmen angewandt. Hier werden Architekturkandidaten als die Menge von Individuen betrachtet, die sich untereinander fortpflanzen k\u00f6nnen, indem sie ihre <strong>Operationen (Gene) so mischen, dass neue Architekturen entstehen.<\/strong> Auf diese Weise wird eine Startpopulation schrittweise verfeinert, indem nur die besten Individuen, die nach einer bestimmten Bewertungsmethode ausgew\u00e4hlt wurden, sich fortpflanzen d\u00fcrfen.<\/p><p>\u00c4hnlich wie bei den Ans\u00e4tzen zum Lernen durch Verst\u00e4rkung sind diese Methoden teuer in den GPU-Stunden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c84376b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c84376b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/recherche-automatique-d-architecture-neuronale4.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3bc3a7f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3bc3a7f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4dec15f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4dec15f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Anwendungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-89551f1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"89551f1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>NAS<\/strong> ist ein wachsender Bereich, der sich mit hoher Geschwindigkeit weiterentwickelt und immer wieder handgefertigte Architekturen \u00fcberholt. Es ist auch ein Bereich mit enorm vielen Anwendungen, um nur einige zu nennen:<\/p><ul><li>Die Klassifizierung von Bildern<\/li><li>Erkennung von Objekten<\/li><li>Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache<\/li><li>Die Verarbeitung von Zeitreihen<\/li><li>Die Erzeugung von Bildern, Videos und Sounds.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a1cc88e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a1cc88e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-549560d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"549560d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Vorteile und Einschr\u00e4nkungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-87e0818 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"87e0818\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Eine wichtige <strong>Einschr\u00e4nkung der SINs<\/strong> ist der Rechenaufwand, den sie verursachen k\u00f6nnen, wenn man versucht, komplexe Themen mit einer gro\u00dfen Anzahl von latenten L\u00f6sungen anzugehen.<\/p><p>Je gr\u00f6\u00dfer der Suchraum ist, desto mehr Optionen k\u00f6nnen getestet, trainiert und bewertet werden.<\/p><p>Es ist auch wichtig zu beachten, dass es schwierig ist, die <strong>Leistung eines potenziellen Modells vorherzusagen<\/strong>, wenn es in realen Daten evaluiert wird.<\/p><p>Au\u00dferdem muss der Suchraum immer von Hand definiert werden. Andererseits ist die Beherrschung des Themas kein <strong>Hindernis mehr f\u00fcr die Effizienz der Architektur.<\/strong><\/p><p>Diese Schwierigkeiten werden jedoch mit dem Aufkommen schnellerer und umfassenderer Methoden zur Bewertung von Architekturen verschwinden.<\/p><p>Das bedeutet, dass die automatische <strong>neuronale Architektursuche<\/strong> bald in allen Unternehmen leicht anwendbar sein wird, um flexibel und effizient L\u00f6sungen zu finden, die den jeweiligen Bed\u00fcrfnissen entsprechen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-972ba71 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"972ba71\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ec64b4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8ec64b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-83e7cfb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"83e7cfb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die<strong> automatische Suche nach neuronaler Architektur<\/strong> erm\u00f6glicht es uns, neue Modelle von Grund auf neu zu erstellen, die besser sind als die von Hand erstellten, und zwar auf schnellere und bessere Weise, w\u00e4hrend wir gleichzeitig flexibel gegen\u00fcber m\u00f6glichen \u00c4nderungen bleiben, die wir von Hand vornehmen m\u00f6chten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d872d2 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9d872d2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Bilde dich weiter zum Thema NAS<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b555a2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1b555a2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e11826 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"7e11826\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Wo kommt der LLM her?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die automatische Suche nach neuronaler Architektur (NAS, Neural Architecture Search) entstand aus dem Bed\u00fcrfnis heraus, die Erstellung und Parametrisierung von Machine-Learning-Modellen zu optimieren. NAS versucht, die Frage zu beantworten, ob es m\u00f6glich ist, einen Algorithmus zu entwickeln, der neuronale Netze erstellt, die besser sind als die von Hand erstellten und parametrisierten.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Verst\u00e4ndnis der automatischen Suche nach neuronaler Architektur\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die automatische Suche nach neuronalen Architekturen ist von Anfang an ein Teilbereich von AutoML oder Automated Machine Learning, einem Bereich, der die langwierigen und iterativen Aufgaben bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen automatisiert. Die Optimierung von Hyperparametern ist ein Teilbereich der NAS.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Reinforcement Learning\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die fr\u00fchesten Ans\u00e4tze verwendeten das Lernen durch Verst\u00e4rkung. Bei diesem Ansatz wird der Suchraum als eine Umgebung betrachtet, in der man sich bewegen kann und in der man eine Belohnung erh\u00e4lt, die nach der Methode zur Bewertung der Leistung der erstellten Architektur berechnet wird. Allerdings hat diese Methode einige Nachteile: insbesondere die Ressourcen, die ben\u00f6tigt werden, um eine ausreichend leistungsf\u00e4hige Architektur zu erhalten, Tausende von GPU-Stunden sind daf\u00fcr notwendig.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Neuronale Netze Architektur: Der Einsatz von Deep-Learning-Modellen wird f\u00fcr Unternehmen immer notwendiger. Ihre Implementierung stellt jedoch eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, ein Modell zu erstellen, das sich gut an die Bed\u00fcrfnisse anpasst und gleichzeitig effizient und ressourcenschonend ist. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, KI mit einem tieferen Verst\u00e4ndnis und mehr Autonomie auszustatten. 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