Was ist Generative Modellierung?

Generative Modellierung beschreibt einen Bereich des maschinellen Lernens, in dem neue Daten generiert werden, die den Trainingsdaten ähnlich sind. Innerhalb dieses Prozesses werden Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Trainingsdaten analysiert und so neue Daten generiert, die den bestehenden ähneln. Auf der Basis von generativer Modellierung laufen zum Beispiel auch die in den Medien viel berücksichtigten Plattformen wie Chat-GPT und DALL-E.

Wo wird generative Modellierung angewendet? Beispiele generative Modellierung

Bildgenerierung

Angenommen man hat einen Datensatz an Bildern von Elefanten und möchte ein Modell trainieren, Bilder von Elefanten zu generieren, die jedoch nie existiert haben, so spricht man von generativer Modellierung. Im Rahmen des Trainings analysiert das Modell allgemeine Prinzipien und wendet diese dann auf neu erzeugte Bilder an.

Datenaugmentation

Für das Training von Modellen ist häufig eine Vielzahl an Daten notwendig. Diese Trainingsgrundlage kann mit Hilfe von generativer Modellierung erweitert und mehr Varianz erzeugt werden.

Kreative Anwendungen

Auch bei der Erzeugung von Kunstwerken oder bei der Erstellung neuer Kompositionen kommt generative Modellierung zur Anwendung. Entweder erzeugen Modelle dort ganzheitliche Kunstwerke beziehungsweise Musikstücke oder man nutzt sie, um Ideen zu generieren.

Datenanonymisierung

Generative Modelle können dazu eingesetzt werden, um einen Trainingsdatensatz mit synthetischen Daten zu generieren, die ähnliche Eigenschaften wie echte Datensätze aufweisen. Das führt zu einem verbesserten Datenschutz und ermöglicht, dass personenbezogene Daten nicht verarbeitet werden müssen.

Grenzen von generativer Modellierung

Auch beim Einsatz von generativer Modellierung ist man mit Herausforderungen und ethnischen Grenzen konfrontiert. Somit ist es wichtig, positive Einsatzzwecke sicherzustellen.