Der Begriff Kernel taucht in zwei Kontexten auf:
- Kernel-Methoden: Funktionen wie der RBF-Kernel projizieren Daten implizit in höherdimensionale Räume, damit lineare Algorithmen nichtlineare Muster erkennen können.
- GPU-Kernel: Kleine Programme, die auf Beschleunigern ausgeführt werden und spezifische Operationen wie Matrixmultiplikationen, Convolutions oder Aktivierungen berechnen.
In beiden Fällen geht es darum, Berechnungen effizient und zielgerichtet umzusetzen.
