Parameter

Im Kontext von Machine-Learning-Modellen handelt es sich bei (Modell-)Parametern um modellinterne Konfigurationsvariablen, die anhand des Trainingssatzes bestimmt werden (zu modellexternen Parametern siehe Hyperparameter). Als Parameter werden einerseits Aspekte benannt, die den Lernprozess bestimmen und andererseits solche, die dabei erlernt werden. Die Werte der Parameter ergeben sich aus dem Datensatz selbst. Werte solcher Parameter können beispielsweise die Gewichtungen in neuronalen Netzwerken sein, also welche Aspekte im Trainingsprozess besonders einflussreich sind (z.B. können Wörter im direkten Umfeld eines Zielwortes als wichtiger bewertet werden also solche, die weit von diesem entfernt stehen) oder etwa wie die Gewichtung (also die Reihenfolge) der einzelnen Wörter innerhalb der Topics beim Topic Modeling (siehe Methodenbeitrag → Topic Modeling).