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27. Juli 2024 2 Minuten Lesezeit

Adversarial Training

Adversarial Training ist eine Technik im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens, die dazu verwendet wird, Modelle robuster und widerstandsfähiger gegen bösartige Angriffe oder Datenstörungen zu machen. Dabei wird das Modell nicht nur mit normalen Datensätzen trainiert, sondern auch mit sogenannten "adversarial examples" – feindlichen Beispielen, die absichtlich so verändert wurden, dass sie falsche Vorhersagen des Modells provozieren.

Bei Adversarial Training handelt es sich um einen iterativen Prozess: Während des Trainings werden kontinuierlich neue feindliche Beispiele generiert und dem Modell präsentiert. Diese Beispiele sind oft schwer zu erkennen, da sie nur geringfügige Änderungen an den ursprünglichen Daten darstellen, die für das menschliche Auge kaum sichtbar sind, aber das Modell in die Irre führen können. Durch das Einbeziehen dieser feindlichen Beispiele lernt das Modell, auch unter solchen Bedingungen korrekte Vorhersagen zu treffen und wird somit robuster.

Die Relevanz von Adversarial Training zeigt sich vor allem in sicherheitskritischen Bereichen wie der Gesichtserkennung, der autonom fahrenden Autos oder auch beim Einsatz von KI in der Medizin. Indem das Modell auf potentielle bösartige Angriffe vorbereitet wird, kann das Risiko von Fehlentscheidungen minimiert und die Zuverlässigkeit der KI-Systeme erhöht werden.

Ein weiterer Vorteil des Adversarial Trainings liegt in der verbesserten Generalisierungsfähigkeit der Modelle. Dadurch, dass das Modell lernt, auch unter unvorhersehbaren Bedingungen und bei gestörten Daten korrekt zu arbeiten, wird es insgesamt widerstandsfähiger und leistungsfähiger. Diese Technik trägt dazu bei, die Qualität und Sicherheit der in App- und Web-Entwicklung eingesetzten KI-Technologien zu erhöhen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Adversarial Training eine essenzielle Methode ist, um KI-Modelle nicht nur in ihrer Kernaufgabe zu schulen, sondern sie auch gegen mögliche Angriffe und Datenverzerrungen zu schützen. Dies verbessert die Robustheit und Vertrauenswürdigkeit der Technologien, was besonders in sensiblen Anwendungen von großer Bedeutung ist.