Das menschliche Lernen unterscheidet sich zwar in Art und Weise vom Training künstlicher neuronaler Netze, es gibt aber Aspekte des Trainings, die wir auch auf unsere persönlichen Lernstrategien anwenden können. Ich habe darüber einmal etwas nachgedacht und bin dabei auf diese Prinzipien gekommen:
Auseinandersetzung und Wiederholung: Genauso wie neuronale Netze viele Menge an Daten benötigen, um zu lernen, profitieren auch Menschen von der wiederholten Auseinandersetzung mit neuen Konzepten und der Übung, am besten in unterschiedlicher Form oder Formulierung, um Kenntnisse zu verfestigen.
Stufenweises (inkrementelles) Lernen: Neuronale Netze lernen oft, indem sie ihre Parameter schrittweise anpassen und dabei mit jedem Schritt kleine Verbesserungen vornehmen. In ähnlicher Weise können wir komplexe Themen in kleinere, besser handhabbare Teile zerlegen und schrittweise lernen und so unser Verständnis vertiefen.
Aktives Lernen: Bei einigen Ansätzen des maschinellen Lernens verbessern sich Modelle, indem sie aktiv nach neuen Informationen suchen, die ihnen beim Lernen helfen. Das können wir auch auf unser Lernen anwenden, indem wir aktiv nach neuen Ressourcen suchen, Fragen stellen und Bereiche erkunden, in denen unser Wissen noch oberflächlich ist.
Feedback und Fehlerkorrektur: Neuronale Netze sind auf Rückmeldungen angewiesen, um ihre Parameter anzupassen und ihre Leistung zu verbessern. Als Lernender sollten wir auch offen für Feedback sein und es nutzen, um Fehler und verbesserungsfähige Bereiche zu erkennen und zu ergänzen.
Experimentieren: Neuronale Netze erfordern of fine-tuning für das Experimente (mit unterschiedlichen Hyperparametern) verwendet werden, um den besten Trainingsansatz zu finden. Auf ähnlicher Weise können wir mit verschiedenen Lernstrategien experimentieren, z. B. indem wir unsere Lernumgebung, den Lernmodus, die Lernzeit ändern, andere Ressourcen verwenden oder neue Problemlösungstechniken ausprobieren, um herauszufinden, was für uns am besten funktioniert.
Hartnäckigkeit (Konsistenz): Genauso wie neuronale Netze konsistentes Training benötigen, um eine optimale Leistung zu erzielen, können wir uns durch Hartnäckigkeit, z.B. in Form eines konsequenten Lernplans und die Bereitstellung regelmäßiger Lernzeit zum Üben effektiv verbessern.
Qualität und angemessenes Format: Ob ein neuronales Netz besser wird wird auch von dem Trainingsmaterial bestimmt. Je stärker es Informationen und Strukturen zu einem bestimmten Thema beinhaltet, deso besser kann es die Zusammenhänge auch lernen. Z.B. können die großen Sprachmodelle am besten Englisch, sind dementsprechend in anderne Sprachen schwächer. Für Menschen ist es relevant zum einen Inhalte zu finden, die im Niveau auf unserem aktuellen Kenntnisstand aufbauen und gleichzeitig so gestaltet sind, dass wir individuell damit gut umgehen können: manche lernen besser aus Text, manche besser aus Bildern und anderen hören lieber oder lösen Aufgaben. Die meisten von uns favorisieren einen Mix aus allen diesen Strategien.
Natürlich unterscheiden sich unsere menschlichen Gehirn und künstliche neuronale Netze grundlegend. Die hier dargestellten Lernprinzipien, die vom Training neuronaler Netze abgeleitet sind, inspirieren euch aber vielleicht die für euch beste Lernstrategien zu finden oder zu verbessern, um so eure (Lern-)Ziele schneller zu erreichen. Lernen ist wie eine persönliche Reise und es braucht etwas Zeit und Experimentierfreude, um den für uns besten Ansatz zu finden.