{"id":178440,"date":"2023-06-16T08:23:30","date_gmt":"2023-06-16T07:23:30","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=178440"},"modified":"2026-02-06T06:40:02","modified_gmt":"2026-02-06T05:40:02","slug":"catastrophic-interference-was-ist-das-wie-kann-man-sie-vermeiden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/catastrophic-interference-was-ist-das-wie-kann-man-sie-vermeiden","title":{"rendered":"Catastrophic Interference: Was ist das? Wie kann man sie vermeiden?"},"content":{"rendered":"

Catastrophic Interference ist ein Ph\u00e4nomen, das dazu f\u00fchrt, dass die KI vergisst, was sie gelernt hat. Finde heraus, warum dies ein gro\u00dfes Problem beim maschinellen Lernen ist und wie man es beheben kann!<\/strong><\/p>\nMit dem Aufkommen von Tools wie ChatGPT<\/a> ist k\u00fcnstliche Intelligenz nun allgegenw\u00e4rtig. Diese Technologie wird in unserem pers\u00f6nlichen und beruflichen Leben immer mehr an Bedeutung gewinnen.\n\nAber auch KI ist nicht unfehlbar. Genau wie ein Mensch kann sie Fehler machen und sogar Ged\u00e4chtnisl\u00fccken haben.\n\nLeider kann Vergesslichkeit f\u00fcr ein neuronales Netz<\/a> eine echte Katastrophe sein. Im Bereich des Machine Learning wird dieses Ph\u00e4nomen als „katastrophale Interferenz“ oder „catastrophic interference<\/a>“ bezeichnet.\n\n? Auch interessant:\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n\n
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Was ist ein neuronales Netz?<\/h3>\nNeuronale Netze<\/a> sind eine Form des Machine Learning, die sehr beliebt ist und massiv f\u00fcr Vorhersagen eingesetzt wird.\n\nWie der Name schon sagt, orientiert sich diese Art von System an der Art und Weise, wie das menschliche Gehirn neue Informationen lernt.\n\nAuf die Art und Weise, wie Neuronen miteinander verbunden sind, werden mehrere mathematische Gleichungen miteinander verkn\u00fcpft.\nUnd so wie das Gehirn reagiert, wenn die Sinne etwas wahrnehmen, wird auch das k\u00fcnstliche neuronale Netz aktiviert, wenn es Daten erh\u00e4lt.\n\nJe nach Art der empfangenen Informationen werden bestimmte Pfade aktiviert und andere gehemmt. Am Ende des Prozesses, als Ergebnis, produziert ein Knoten eine neue Information, wie z. B. eine Vorhersage.\n\nWenn du z. B. einen Hund siehst, identifiziert dein Gehirn ihn sofort. Auch ein neuronales Netz kann lernen, einen Hund zu erkennen.\n\nUm dies zu tun, muss es jedoch zun\u00e4chst darauf trainiert werden, einen Hund von einer Katze zu unterscheiden.<\/strong> Dazu muss es mit Daten gef\u00fcttert werden.\n\nW\u00e4hrend dieser Trainingsphase wird das neuronale Netz mit Datens\u00e4tzen gef\u00fcttert. Um mit demselben Beispiel fortzufahren, k\u00f6nnte es sich dabei um eine Reihe von Bildern handeln, die mit einer Legende versehen sind, die angibt, ob sie einen Hund oder eine Katze zeigen.\n\nSp\u00e4ter wird ein weiterer Datensatz verwendet, um das Netzwerk zu testen, um zu sehen, ob das Training erfolgreich war. Dies ist die Vorhersagephase.\n\nWenn das neuronale Netz<\/strong> eine ausreichende Rate an korrekten Vorhersagen erreicht, ist es bereit f\u00fcr den Einsatz. Allerdings ist der Test nicht immer erfolgreich…\n
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Machine Learning lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n

Was ist „Catastrophic Interference“?<\/h3>\nEine wichtige Eigenschaft unterscheidet das menschliche Gehirn von k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen<\/strong>: die Plastizit\u00e4t.\n\nDabei handelt es sich um die F\u00e4higkeit des Menschen, st\u00e4ndig zu lernen. Nachdem wir gelernt haben, Hunde von Katzen zu unterscheiden, lernen wir auch, andere Tiere, Pflanzen, B\u00e4ume und die ganze Welt um uns herum zu erkennen.\n\nDie Neural Networks<\/a> ihrerseits sind st\u00e4rker eingeschr\u00e4nkt. Wenn sie eine neue Aufgabe lernen, neigen sie dazu, das zu vergessen, was sie zuvor verinnerlicht haben.\n\nIn einem sehr ber\u00fchmten Experiment von McCloskey und Cohen aus dem Jahr 1989 trainierten die Forscher beispielsweise ein neuronales Netz darauf, mathematische Probleme anhand von Beispielen zu l\u00f6sen, die die Zahl 1 enthielten.\n\nAnschlie\u00dfend f\u00fctterten sie das Modell mit einer weiteren Reihe von Problemen, die diesmal die Zahl 2 enthielten. Von da an lernte das neuronale Netz, wie man Probleme mit einer 2 l\u00f6st, verga\u00df aber, wie man Probleme mit einer 1 l\u00f6st.\n\nWie l\u00e4sst sich dieses Ph\u00e4nomen erkl\u00e4ren? Das neuronale Netz hat die Pfade zwischen den Knoten w\u00e4hrend der Trainingsphase dynamisch aus den Daten erstellt, die ihm zur Verf\u00fcgung gestellt wurden.\n\nWenn es nun mit neuen Informationen gef\u00fcttert wurde, wurden neue Pfade gebildet. Dies f\u00fchrt manchmal dazu, dass ein Algorithmus fr\u00fchere Aufgaben, f\u00fcr die er trainiert wurde, „vergisst“.\n\nDas Ausma\u00df dieser Amnesie kann unterschiedlich sein. Es kann sich um eine einfache Erh\u00f6hung der Fehlermarge handeln, aber es kann auch bis zum v\u00f6lligen Vergessen einer zuvor gelernten Aufgabe gehen.\n\nBeachte, dass eine katastrophale Interferenz auch dann auftreten kann, wenn die Datens\u00e4tze, die dem neuronalen Netz<\/strong> nacheinander zugef\u00fchrt werden, nicht so unterschiedlich sind.\n\nDie verschiedenen Schichten zwischen der Eingabe und der Ausgabe eines neuronalen Netzes sind verborgen und funktionieren wie eine Blackbox. Daher ist es unm\u00f6glich zu wissen, welche Daten einen Pfad unterbrechen k\u00f6nnen, bevor dies geschieht.  \n

Wieso ist Catastrophic Interference ein Problem?<\/h3>\nDie meisten heutigen neuronalen Netze<\/strong> werden mit \u00fcberwachtem Lernen trainiert. Die Ingenieure w\u00e4hlen die Daten, mit denen sie das Netz f\u00fcttern, manuell aus und bereinigen sie, um Verzerrungen und andere Probleme zu vermeiden, die von den Datenbest\u00e4nden herr\u00fchren k\u00f6nnten.\n\nBei dieser Art von neuronalem Netz ist eine katastrophale Interferenz kein wirkliches Problem. Mit zunehmender Entwicklung des maschinellen Lernens n\u00e4hern sich die Agenten jedoch dem autonomen und kontinuierlichen Lernen.\n\nSolche neuronalen Netz<\/strong>e sind in der Lage, anhand neuer Daten weiter zu lernen, ohne dass sie sogar von Menschen beaufsichtigt werden m\u00fcssen.\n\nDiese Entwicklung bietet gro\u00dfartige M\u00f6glichkeiten, bringt aber auch neue Risiken mit sich. Es ist nicht mehr wirklich m\u00f6glich zu wissen, welche Art von Daten das Netz zum Lernen verwendet.\n\nUnd wenn es sich entscheidet, Daten zu verwenden, die weit von seinem urspr\u00fcnglichen Training entfernt sind, kann dies zu einem katastrophalen Vergessen f\u00fchren.\n
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Catastrophic Interference verstehen<\/a><\/div><\/div>\n\n

Wie kann man Catastrophic Interference vermeiden?<\/h3>\nEs gibt viele Methoden, um das Risiko von Catastrophic Interference<\/strong> zu minimieren.\n\nEin Ansatz besteht darin, Regularisierungsterme wie L1 oder L2 hinzuzuf\u00fcgen, um die Komplexit\u00e4t des Modells zu kontrollieren und seine Empfindlichkeit gegen\u00fcber kleinen \u00c4nderungen in den Eingabedaten zu verringern.\n\nBeim Dropout wird beim Training zuf\u00e4llig eine bestimmte Anzahl von Neuronen entfernt. Dadurch kann verhindert werden, dass sich das Modell zu stark auf bestimmte Neuronen verl\u00e4sst.\n\nAu\u00dferdem k\u00f6nnen Techniken zur Vergr\u00f6\u00dferung der Trainingsdaten wie Rotation, Translation oder Inversion dem Modell helfen, besser auf unbekannte Daten zu verallgemeinern.\n\nTransferlernen,<\/a> das auf Modellen basiert, die vorab auf \u00e4hnliche Aufgaben trainiert wurden, kann auch dabei helfen, das Modell mit Gewichten zu initialisieren, die wichtige Merkmale bereits gelernt haben, um das Lernen zu beschleunigen und die katastrophale Interferenz zu verringern.\n\n\u00c4hnlich besteht ein progressives Training darin, das Modell auf immer gr\u00f6\u00dfere Teilmengen der Daten zu trainieren. So kann sich das Modell auf einfachere Merkmale konzentrieren, bevor es zu komplexeren Aufgaben \u00fcbergeht.\n\nEin weiterer g\u00e4ngiger Trick besteht darin, ein neues neuronales Netz mit allen Daten gleichzeitig zu trainieren. Dadurch wird sequentielles Lernen vermieden, das zum \u00dcberschreiben von zuvor erworbenem Wissen f\u00fchren k\u00f6nnte.\n\nEinige Architekturen sind resistenter gegen das Vergessen, wie z. B. Residualnetze oder skalierbare neuronale Netze.<\/a>\n\nEine sinnvolle Strategie ist es, eine Sicherungskopie eines neuronalen Netzes zu erstellen, bevor es neu trainiert wird. So kann im Falle eines Problems die vorherige Version wiederhergestellt werden.\n\nIn einer Studie Ende 2022 fanden Forscher heraus, dass katastrophale Interferenzen vermieden werden k\u00f6nnen, indem man neuronale Netze ruhen l\u00e4sst. Dies best\u00e4tigt die \u00c4hnlichkeit mit unserem Gehirn, da es Schlaf braucht, um sich besser zu erinnern!<\/a>\n

Fazit: Catastrophic Interference, eine der vielen Herausforderungen f\u00fcr Machine Learning<\/h3>\nCatastrophic Interference ist nur eine der vielen Schwierigkeiten des Machine Learning.<\/a> Es wird notwendig sein, diese Hindernisse zu \u00fcberwinden, um das volle Potenzial der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu entfalten.\n\nUm dir das Fachwissen eines Machine Learning Engineers anzueignen, kannst du dich f\u00fcr den Liora-Kurs entscheiden.\nIn unserem Lehrgang ML Engineer lernst du, KI-Systeme<\/strong> zu entwickeln und gro\u00dfe Datenmengen zu nutzen, um Algorithmen zu suchen, zu entwickeln und zu generieren, die lernen und Vorhersagen treffen k\u00f6nnen.\n\nDu wirst den gesamten Machine-Learning-Prozess beherrschen, vom Design des Algorithmus bis hin zu dessen Einsatz und Produktion. Dies wird dich in die Lage versetzen, Probleme wie katastrophale Interferenzen zu bew\u00e4ltigen.\n\nIm Laufe der verschiedenen Module kannst du dir solide F\u00e4higkeiten in den Bereichen Python-Programmierung, DataViz, Machine Learning, Data Engineering, DataOps und MLOps oder Business Intelligence aneignen.\n\nAm Ende des Kurses kannst du ein Diplom von Mines ParisTech PSL Executive Education, eine Zertifizierung RNCP36129 „Projektleiter f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz“ der Stufe 7 (bac+5), ausgestellt vom Coll\u00e8ge de Paris, und eine Zertifizierung AWS Amazon Certified Cloud Practitioner erhalten!\n\nDiese staatlich anerkannte Ausbildung wird vollst\u00e4ndig im Fernstudium in einem intensiven BootCamp \u00fcber 7 Monate oder in Teilzeit \u00fcber 16 Monate absolviert. Entdecke Liora!\n\n\n
Machine Learning Engineer Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Catastrophic Interference ist ein Ph\u00e4nomen, das dazu f\u00fchrt, dass die KI vergisst, was sie gelernt hat. Finde heraus, warum dies ein gro\u00dfes Problem beim maschinellen Lernen ist und wie man es beheben kann! Mit dem Aufkommen von Tools wie ChatGPT ist k\u00fcnstliche Intelligenz nun allgegenw\u00e4rtig. Diese Technologie wird in unserem pers\u00f6nlichen und beruflichen Leben immer […]<\/p>\n","protected":false},"author":76,"featured_media":178442,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-178440","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178440","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/76"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=178440"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178440\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217449,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178440\/revisions\/217449"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/178442"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=178440"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=178440"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}