Maschinelles Lernen (ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), in dem Computer die Fähigkeit erlangen, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne explizit programmiert zu werden.

Stell dir vor …

Stell dir vor, du hast eine riesige Bibliothek mit Büchern, aber ohne ein Inhaltsverzeichnis. Maschinelles Lernen wäre wie ein kluger Bibliothekar, der durch das Lesen der Bücher lernt, welche Themen sie behandeln und wie sie am besten organisiert werden sollten. Anstatt diesem Bibliothekar genaue Anweisungen zu geben, lernt er selbstständig durch die Analyse der Bücher.

ML-Systeme nutzen Algorithmen, um aus einer Menge von Daten zu lernen. Dies kann beispielsweise die Identifizierung von Gesichtern auf Fotos, das Erkennen von Sprache oder das Vorhersagen von Aktienkursen sein. Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens:

1. Überwachtes Lernen: Hier lernt das System anhand von Beispieldaten, die bereits Antworten (Labels) enthalten. Wie ein Schüler, der anhand von Lösungsbeispielen lernt.

2. Unüberwachtes Lernen: Das System analysiert Daten ohne vorgegebene Antworten, um Strukturen oder Muster zu entdecken.

3. Verstärkendes Lernen: Hier lernt das System durch Belohnungen oder Bestrafungen, basierend auf seinen Aktionen.

Beispiel

Maschinelles Lernen wird in zahlreichen Bereichen eingesetzt, von der Bild- und Spracherkennung über medizinische Diagnosen bis hin zu personalisierten Empfehlungssystemen im Online-Handel. Durch das Lernen aus Daten ermöglicht ML Computern, intelligentere und genauere Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.