Die Welt des Machine Learning ist aktuell im Umbruch, seitdem sich die Large Language Models (LLM) in Unternehmenssoftware, aber auch in alltäglicher Endnutzer-Software durchgesetzt haben. Doch neben LLMs gibt es noch eine Vielzahl weiterer Modellarten, die wir in diesem Beitrag kurz beleuchten wollen.
Generative Modelle
Diese Modelle erzeugen neue Daten basierend auf Mustern in den Trainingsdaten. Sie sind besonders wichtig in Bereichen wie Kreativität, Simulation und Datenaugmentation. Typische Einsatzfelder sind die Bilderzeugung oder Texterzeugung, wie wir sie von ChatGPT kennen. Die dabei erzeugten Daten wirken sehr realitätsnah.
Beispiele: Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs)
Sequenzmodelle
Diese Modelle sind darauf spezialisiert, zeitliche oder sequenzielle Abhängigkeiten zu analysieren. Typische Einsatzfelder sind Sprachverarbeitung (NLP), Zeitreihenanalyse und maschinelle Übersetzung.
Beispiele: Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory (LSTM), Transformer-Modelle.
Graphbasierte Modelle
Graph Neural Networks (GNNs) sind darauf ausgelegt, Beziehungen in Netzwerken oder Graphen zu modellieren, wie sie in sozialen Netzwerken, Molekularstrukturen oder Empfehlungssystemen auftreten. Bei großen Graphen sind sie jedoch sehr rechenintensiv.
Beispiele: GCN (Graph Convolutional Networks), GAT (Graph Attention Networks)
Hybrid-Modelle
Hybrid-Modelle kombinieren verschiedene Ansätze, um deren Stärken zu nutzen. Diese werden gerne in einem Umfeld eingesetzt, in dem komplexe Entscheidungsfindung notwendig ist, wo also bspw. sowohl Mustererkennung als auch logisches Schlussfolgern benötigt wird.
Beispiele: Neuro-symbolic AI (Verknüpfung von neuronalen Netzen und symbolischer Logik)
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