Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das es Computern ermöglicht, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich selbstständig zu verbessern. ML-Algorithmen analysieren Daten, erkennen Muster und treffen Entscheidungen ohne explizite Programmierung.

Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen: 

• Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Beim überwachten Lernen trainiert man Algorithmen mit Beispieldaten, die bereits richtige Antworten enthalten. Der Algorithmus lernt dann, bei neuen Daten die richtigen Antworten vorherzusagen. 

• Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Unüberwachtes Lernen bedeutet, Algorithmen ohne vorgegebene Antworten zu trainieren. Sie müssen selbst Muster in den Daten finden, zum Beispiel durch Gruppierung ähnlicher Datenpunkte. 

• Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Verstärkendes Lernen funktioniert über ein System von Belohnungen und Bestrafungen. Ein Algorithmus lernt durch Ausprobieren, welche Aktionen in bestimmten Situationen die besten Ergebnisse bringen. 

• Halbüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning): Halbüberwachtes Lernen ist eine Mischform, bei der der Algorithmus mit einigen Daten mit Antworten und vielen ohne trainiert wird. Dies hilft, wenn nicht genug vor gelabelte Daten verfügbar sind.