Oktober 16, 2025
Mit dieser Kurzanleitung für Anfänger lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie ein KI-Modell trainieren. Entdecken Sie wichtige Arbeitsabläufe, Datensätze und Tools für den Einstieg.
ChatGPT, Bildgeneratoren und andere Tools der künstlichen Intelligenz (KI) werden zu einem festen Bestandteil des täglichen Lebens in Schulen, am Arbeitsplatz und sogar auf unseren privaten Geräten. Aber haben Sie sich jemals gefragt, wie sie eigentlich funktionieren?
Das Herzstück dieser Systeme ist ein Prozess namens Training, bei dem ein KI-Modell aus großen Datenmengen lernt, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Jahrelang war das Trainieren eines KI-Modells ein sehr komplizierter Prozess, und obwohl er nach wie vor komplex ist, ist er inzwischen viel zugänglicher geworden.
Dazu waren leistungsstarke Computer erforderlich, die riesige Datenmengen verarbeiten konnten, sowie spezielle Datensätze, die von Experten gesammelt und beschriftet werden mussten. Die Einrichtung der richtigen Umgebung, die Installation von Frameworks und die Durchführung von Experimenten waren zeitaufwändig, kostspielig und komplex.
Heute haben Open-Source-Tools, benutzerfreundliche Plattformen und zugängliche Datensätze diesen Prozess viel einfacher gemacht. Studenten, Ingenieure, KI-Enthusiasten, Datenwissenschaftler und sogar Anfänger können jetzt mit dem Modelltraining experimentieren, ohne fortgeschrittene Hardware oder tiefes Fachwissen zu benötigen.
In diesem Artikel gehen wir die Schritte zum Trainieren eines KI-Modells durch, erläutern die einzelnen Phasen des Prozesses und teilen bewährte Verfahren. Legen wir los!
Beim Training eines KI-Modells wird einem Computersystem beigebracht, aus Beispielen zu lernen, anstatt ihm eine Liste von Regeln vorzugeben, die es zu befolgen hat. Anstatt zu sagen "wenn dies, dann das", zeigen wir ihm viele Daten und lassen es selbständig Muster herausfinden.
Im Mittelpunkt dieses Prozesses stehen drei Schlüsselkomponenten, die zusammenarbeiten: der Datensatz, der Algorithmus und der Trainingsprozess. Der Datensatz ist die Information, die das Modell untersucht.
Der Algorithmus ist die Methode, die ihm hilft, aus den Daten zu lernen, und der Trainingsprozess ist die Art und Weise, wie er kontinuierlich übt, Vorhersagen trifft, Fehler erkennt und sich jedes Mal verbessert.
Ein wichtiger Teil dieses Prozesses ist die Verwendung von Trainings- und Validierungsdaten. Trainingsdaten helfen dem Modell, Muster zu lernen, während Validierungsdaten, ein separater Teil des Datensatzes, verwendet werden, um zu testen, wie gut das Modell lernt. Die Validierung stellt sicher, dass das Modell nicht nur Beispiele auswendig lernt, sondern auch zuverlässige Vorhersagen für neue, ungesehene Daten machen kann.
Ein auf Hauspreise trainiertes Modell könnte beispielsweise Details wie Lage, Größe, Anzahl der Zimmer und Trends in der Nachbarschaft verwenden, um Immobilienwerte vorherzusagen. Das Modell untersucht historische Daten, identifiziert Muster und lernt, wie diese Faktoren den Preis beeinflussen.
In ähnlicher Weise könnte ein Computer-Vision-Modell auf Tausenden von markierten Bildern trainiert werden, um Katzen von Hunden zu unterscheiden. Mit jedem Bild lernt das Modell, Formen, Texturen und Merkmale wie Ohren, Fellmuster oder Schwänze zu erkennen, die eine Katze von einer anderen unterscheiden. In beiden Fällen lernt das Modell durch die Analyse von Trainingsdaten, die Validierung seiner Leistung an ungesehenen Beispielen und die Verfeinerung seiner Vorhersagen im Laufe der Zeit.
Schauen wir uns einmal genauer an, wie die Modellschulung tatsächlich funktioniert.
Wenn ein trainiertes KI-Modell zur Erstellung von Vorhersagen verwendet wird, nimmt es neue Daten auf, z. B. ein Bild, einen Satz oder eine Reihe von Zahlen, und erzeugt eine Ausgabe auf der Grundlage dessen, was es bereits gelernt hat. Dies wird als Inferenz bezeichnet, was einfach bedeutet, dass das Modell das beim Training Gelernte anwendet, um Entscheidungen oder Vorhersagen zu neuen Informationen zu treffen.
Bevor ein Modell jedoch effektiv Schlussfolgerungen ziehen kann, muss es zunächst trainiert werden. Training ist der Prozess, bei dem das Modell aus Beispielen lernt, damit es später Muster erkennen und genaue Vorhersagen machen kann.
Während des Trainings füttern wir das Modell mit beschrifteten Beispielen. Zum Beispiel ein Bild einer Katze mit der korrekten Bezeichnung "Katze". Das Modell verarbeitet die Eingabe und erstellt eine Vorhersage. Die Ausgabe des Modells wird dann mit der korrekten Bezeichnung verglichen, und die Differenz zwischen den beiden Werten wird mithilfe einer Verlustfunktion berechnet. Der Verlustwert steht für den Vorhersagefehler des Modells oder dafür, wie weit seine Ausgabe vom gewünschten Ergebnis abweicht.
Um diesen Fehler zu verringern, stützt sich das Modell auf einen Optimierer wie den stochastischen Gradientenabstieg (SGD) oder Adam. Der Optimierer passt die internen Parameter des Modells, die als Gewichte bezeichnet werden, in der Richtung an, die den Verlust minimiert. Diese Gewichte bestimmen, wie stark das Modell auf verschiedene Merkmale in den Daten reagiert.
Dieser Prozess, d. h. die Erstellung von Vorhersagen, die Berechnung des Verlusts, die Aktualisierung der Gewichte und die Wiederholung, läuft über viele Iterationen und Epochen ab. Mit jedem Zyklus verfeinert das Modell sein Verständnis der Daten und verringert allmählich seinen Vorhersagefehler. Bei einem effektiven Training stabilisiert sich der Verlust schließlich, was oft darauf hindeutet, dass das Modell die wichtigsten Muster aus den Trainingsdaten gelernt hat.
Das Training eines KI-Modells kann zunächst kompliziert erscheinen, aber wenn man es in einfache Schritte unterteilt, ist der Prozess viel leichter zu verstehen. Jede Stufe baut auf der vorherigen auf und hilft Ihnen, von einer Idee zu einer funktionierenden Lösung zu gelangen.
Als Nächstes werden wir uns mit den wichtigsten Schritten befassen, auf die sich Anfänger konzentrieren können: Definition des Anwendungsfalls, Sammlung und Aufbereitung von Daten, Auswahl eines Modells und Algorithmus, Einrichtung der Umgebung, Training, Validierung und Tests und schließlich Einsatz und Iteration.
Der erste Schritt beim Training eines KI-Modells besteht darin, das Problem, das Ihre KI-Lösung lösen soll, klar zu definieren. Ohne ein klar definiertes Ziel kann der Prozess leicht aus dem Fokus geraten, und das Modell liefert möglicherweise keine aussagekräftigen Ergebnisse. Ein Anwendungsfall ist einfach ein bestimmtes Szenario, in dem Sie vom Modell Vorhersagen oder Klassifizierungen erwarten.
Im Bereich der Computer Vision, einem Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verstehen, ist eine häufige Aufgabe die Objekterkennung. Dies kann auf verschiedene Weise erfolgen, etwa bei der Identifizierung von Produkten in Regalen, der Überwachung des Straßenverkehrs oder der Erkennung von Mängeln in der Fertigung.
In den Bereichen Finanzen und Lieferkettenmanagement helfen Prognosemodelle bei der Vorhersage von Trends, der Nachfrage oder der künftigen Leistung. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht die Textklassifizierung Systemen das Sortieren von E-Mails, die Analyse von Kundenfeedback oder das Erkennen von Stimmungen in Bewertungen.
Wenn Sie mit einem klaren Ziel beginnen, ist es im Allgemeinen viel einfacher, den richtigen Datensatz, die Lernmethode und das Modell auszuwählen, das am besten funktioniert.
Sobald Sie Ihren Anwendungsfall definiert haben, besteht der nächste Schritt darin, Daten zu sammeln. Trainingsdaten sind die Grundlage eines jeden KI-Modells, und die Qualität dieser Daten wirkt sich direkt auf die Leistung des Modells aus. Es ist wichtig zu bedenken, dass Daten das Rückgrat der Modellschulung sind und ein KI-System nur so gut ist wie die Daten, aus denen es lernt. Verzerrungen oder Lücken in diesen Daten wirken sich unweigerlich auf die Vorhersagen aus.
Die Art der Daten, die Sie sammeln, hängt von Ihrem Anwendungsfall ab. Für die Analyse medizinischer Bilder werden beispielsweise hochauflösende Scans benötigt, während für die Stimmungsanalyse Texte aus Bewertungen oder sozialen Medien verwendet werden. Diese Daten können aus offenen, von der Forschungsgemeinschaft freigegebenen Datensätzen, internen Unternehmensdatenbanken oder durch verschiedene Erfassungsmethoden wie Scraping oder Sensordaten stammen.
Nach der Erfassung können die Daten vorverarbeitet werden. Dazu gehören die Bereinigung von Fehlern, die Standardisierung von Formaten und die Kennzeichnung von Informationen, damit der Algorithmus daraus lernen kann. Die Datenbereinigung oder -vorverarbeitung stellt sicher, dass der Datensatz genau und zuverlässig ist.
Sobald Ihre Daten bereit sind, besteht der nächste Schritt darin, das richtige Modell und die richtige Lernmethode zu wählen. Die Methoden des maschinellen Lernens lassen sich im Allgemeinen in drei Kategorien einteilen: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen.
Beim überwachten Lernen lernen die Modelle aus gekennzeichneten Daten und werden für Aufgaben wie Preisvorhersagen, Bilderkennung oder E-Mail-Klassifizierung verwendet. Im Gegensatz dazu arbeitet unüberwachtes Lernen mit nicht gekennzeichneten Daten, um verborgene Muster oder Gruppierungen zu finden, wie z. B. das Clustern von Kunden oder das Entdecken von Trends. Verstärkungslernen trainiert einen Agenten durch Feedback und Belohnungen und wird häufig in der Robotik, bei Spielen und in der Automatisierung eingesetzt.
In der Praxis ist dieser Schritt eng mit der Datenerhebung verbunden, da die Wahl des Modells häufig von den verfügbaren Daten abhängt und die gesammelten Daten in der Regel von den Anforderungen des Modells bestimmt werden.
Man kann sich das als die klassische Henne-Ei-Frage vorstellen: Was zuerst kommt, hängt von Ihrer Anwendung ab. Manchmal verfügt man bereits über Daten und möchte die beste Möglichkeit finden, diese zu nutzen. In anderen Fällen beginnt man mit einem zu lösenden Problem und muss neue Daten sammeln oder erstellen, um sein Modell effektiv zu trainieren.
Nehmen wir an, Sie haben bereits einen Datensatz und möchten das am besten geeignete Modell für das überwachte Lernen auswählen. Wenn Ihre Daten aus Zahlen bestehen, könnten Sie ein Regressionsmodell trainieren, um Ergebnisse wie Preise, Verkäufe oder Trends vorherzusagen.
Wenn Sie mit Bildern arbeiten, können Sie auch ein Computer-Vision-Modell wie Ultralytics YOLO11 oder Ultralytics YOLO26 verwenden, das Aufgaben wie Instanzsegmentierung und Objekterkennung unterstützt.
Handelt es sich hingegen um Textdaten, ist ein Sprachmodell möglicherweise die beste Wahl. Wie entscheiden Sie also, welche Lernmethode oder welchen Algorithmus Sie verwenden sollen? Das hängt von mehreren Faktoren ab, u. a. von der Größe und Qualität Ihres Datensatzes, der Komplexität der Aufgabe, den verfügbaren Computerressourcen und dem benötigten Genauigkeitsgrad.
Wenn Sie mehr über diese Faktoren erfahren und verschiedene KI-Konzepte kennenlernen möchten, besuchen Sie den Abschnitt Leitfäden in unserem Blog.
Das Einrichten der richtigen Umgebung ist ein wichtiger Schritt vor dem Training Ihres KI-Modells. Die richtige Einrichtung trägt dazu bei, dass Ihre Experimente reibungslos und effizient ablaufen.
Hier sind die wichtigsten Aspekte, die zu beachten sind:
Sobald Ihre Umgebung fertig ist, ist es an der Zeit, mit dem Training zu beginnen. Dies ist die Phase, in der das Modell aus Ihrem Datensatz lernt, indem es Muster erkennt und sich mit der Zeit verbessert.
Beim Training werden dem Modell wiederholt Daten vorgelegt und seine internen Parameter angepasst, bis seine Vorhersagen genauer werden. Jeder vollständige Durchlauf des Datensatzes wird als Epoche bezeichnet.
Um die Leistung zu verbessern, können Sie Optimierungstechniken wie die Abstimmung der Hyperparameter verwenden. Die Anpassung von Einstellungen wie der Lernrate, der Stapelgröße oder der Anzahl der Epochen kann die Lernleistung Ihres Modells erheblich beeinflussen.
Während des Trainings ist es wichtig, den Fortschritt anhand von Leistungskennzahlen zu überwachen. Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und Verlust zeigen an, ob sich das Modell verbessert oder angepasst werden muss. Die meisten Bibliotheken für maschinelles Lernen und KI enthalten Dashboards und visuelle Tools, mit denen sich diese Metriken in Echtzeit verfolgen und potenzielle Probleme frühzeitig erkennen lassen.
Nachdem Sie Ihr Modell trainiert haben, können Sie es bewerten und validieren. Dazu müssen Sie es mit Daten testen, die es noch nicht gesehen hat, um zu prüfen, ob es reale Szenarien bewältigen kann. Sie fragen sich vielleicht, woher diese neuen Daten eigentlich kommen.
In den meisten Fällen wird der Datensatz vor dem Training in drei Teile geteilt: einen Trainingssatz, einen Validierungssatz und einen Testsatz. Mit dem Trainingssatz lernt das Modell, Muster in den Daten zu erkennen.
Andererseits wird der Validierungssatz während des Trainings zur Feinabstimmung der Parameter und zur Vermeidung von Overfitting verwendet (wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt und bei neuen, ungesehenen Daten schlecht abschneidet).
Umgekehrt wird der Testsatz anschließend verwendet, um zu messen, wie gut das Modell bei völlig unbekannten Daten abschneidet. Wenn ein Modell sowohl im Validierungs- als auch im Testdatensatz gleichbleibend gut abschneidet, ist dies ein deutlicher Hinweis darauf, dass es sinnvolle Muster gelernt hat und nicht nur Beispiele auswendig gelernt hat.
Nachdem ein Modell validiert und getestet wurde, kann es für die tatsächliche Nutzung in der realen Welt eingesetzt werden. Das bedeutet einfach, dass das Modell eingesetzt wird, damit es in der realen Welt Vorhersagen machen kann. So könnte ein trainiertes Modell beispielsweise in eine Website, eine App oder eine Maschine integriert werden, wo es neue Daten verarbeiten und automatisch Ergebnisse liefern kann.
Modelle können je nach Anwendung auf unterschiedliche Weise eingesetzt werden. Einige Modelle werden über APIs gemeinsam genutzt, d. h. über einfache Softwareverbindungen, die anderen Anwendungen den Zugriff auf die Vorhersagen des Modells ermöglichen. Andere werden auf Cloud-Plattformen gehostet, wo sie leicht skaliert und online verwaltet werden können.
In einigen Fällen laufen die Modelle auf Endgeräten wie Kameras oder Sensoren. Diese Modelle treffen ihre Vorhersagen lokal, ohne auf eine Internetverbindung angewiesen zu sein. Die beste Einsatzmethode hängt vom Anwendungsfall und den verfügbaren Ressourcen ab.
Außerdem ist es wichtig, das Modell regelmäßig zu überwachen und zu aktualisieren. Im Laufe der Zeit können neue Daten oder veränderte Bedingungen die Leistung beeinflussen. Durch kontinuierliche Bewertung, Umschulung und Optimierung wird sichergestellt, dass das Modell in realen Anwendungen genau, zuverlässig und effektiv bleibt.
Die Schulung eines KI-Modells umfasst mehrere Schritte, und die Einhaltung einiger bewährter Verfahren kann den Prozess reibungsloser und die Ergebnisse zuverlässiger machen. Werfen wir einen Blick auf einige wichtige Praktiken, die Ihnen helfen können, bessere und genauere Modelle zu erstellen.
Beginnen Sie damit, ausgewogene Datensätze zu verwenden, damit alle Kategorien oder Klassen gleichmäßig vertreten sind. Wenn eine Kategorie viel häufiger vorkommt als andere, kann das Modell verzerrt werden und genaue Vorhersagen erschweren.
Als Nächstes sollten Sie sich Techniken wie das Hyperparameter-Tuning zunutze machen, bei dem Einstellungen wie die Lernrate oder die Stapelgröße angepasst werden, um die Genauigkeit zu verbessern. Selbst kleine Änderungen können einen großen Einfluss darauf haben, wie effektiv das Modell lernt.
Überwachen Sie während des Trainings wichtige Leistungskennzahlen wie Präzision, Rückruf und Verlust. Anhand dieser Werte können Sie feststellen, ob das Modell sinnvolle Muster lernt oder sich die Daten einfach nur merkt.
Schließlich sollten Sie sich angewöhnen, Ihren Arbeitsablauf zu dokumentieren. Behalten Sie den Überblick über die verwendeten Daten, die durchgeführten Experimente und die erzielten Ergebnisse. Eine klare Dokumentation macht es einfacher, erfolgreiche Ergebnisse zu reproduzieren und Ihren Schulungsprozess im Laufe der Zeit zu verfeinern.
KI ist eine Technologie, die in vielen verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt wird. Von Texten und Bildern bis hin zu Tönen und zeitbasierten Daten - überall gelten die gleichen Grundprinzipien der Nutzung von Daten, Algorithmen und iterativem Lernen.
Hier sind einige der wichtigsten Bereiche, in denen KI-Modelle trainiert und eingesetzt werden:
Trotz der jüngsten technologischen Fortschritte ist das Training eines KI-Modells immer noch mit gewissen Herausforderungen verbunden, die sich auf Leistung und Zuverlässigkeit auswirken können. Hier sind einige wichtige Einschränkungen, die Sie bei der Erstellung und Verfeinerung Ihrer Modelle beachten sollten:
In der Vergangenheit waren für das Training eines KI-Modells große Teams, leistungsstarke Hardware und eine komplexe Infrastruktur erforderlich. Heute jedoch haben modernste Tools und Plattformen den Prozess viel einfacher, schneller und zugänglicher gemacht.
Diese Lösungen machen tiefgreifendes technisches Fachwissen überflüssig und ermöglichen es Einzelpersonen, Studenten und Unternehmen, benutzerdefinierte Modelle mit Leichtigkeit zu erstellen und einzusetzen. Tatsächlich war der Einstieg in die KI-Schulung noch nie so einfach.
Das Ultralytics Python-Paket ist zum Beispiel ein hervorragender Einstiegspunkt. Es bietet alles, was Sie brauchen, um mit Ultralytics YOLO-Modellen zu trainieren, zu validieren und Inferenzen durchzuführen und sie für den Einsatz in verschiedenen Anwendungen zu exportieren.
Andere beliebte Tools wie Roboflow, TensorFlow, Hugging Face und PyTorch Lightning vereinfachen ebenfalls verschiedene Teile des KI-Trainings-Workflows, von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung. Mit diesen Plattformen ist die KI-Entwicklung zugänglicher denn je geworden und ermöglicht es Entwicklern, Unternehmen und sogar Anfängern, zu experimentieren und zu innovieren.
Das Training eines KI-Modells mag komplex erscheinen, aber mit den richtigen Tools, Daten und dem richtigen Ansatz kann jeder heute damit beginnen. Wenn Sie jeden Schritt verstehen, von der Definition Ihres Anwendungsfalls bis zur Bereitstellung, können Sie Ideen in reale KI-Lösungen verwandeln, die einen Unterschied machen. Da sich die KI-Technologie ständig weiterentwickelt, sind die Möglichkeiten, zu lernen, zu entwickeln und zu innovieren, zugänglicher denn je.
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