…ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (AI), der es Computern ermöglicht, automatisch zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Der Fokus von Machine Learning liegt auf der Entwicklung von Algorithmen und Techniken, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass menschliche Eingaben erforderlich sind.
Es gibt drei Haupttypen von Machine-Learning-Verfahren: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
- Überwachtes Lernen: Hier werden Maschinen mit Beispielen von Daten trainiert, die bereits gelabelt sind, damit sie Muster erkennen und Vorhersagen treffen können. Zum Beispiel kann eine Maschine mit einem Trainingsdatensatz von Bildern von Tieren trainiert werden, um in Zukunft selbstständig zu erkennen, ob es sich um eine Katze oder einen Hund handelt.
- Unüberwachtes Lernen: Hier haben Maschinen keine gelabelten Daten und lernen, indem sie Muster und Strukturen in den Daten selbstständig erkennen. Diese Methode wird oft in der Datenanalyse und in der Clusteranalyse verwendet.
- Verstärkendes Lernen: Hier wird eine Maschine trainiert, indem sie in einer bestimmten Umgebung Entscheidungen trifft und auf Feedback reagiert. Wenn die Maschine eine gute Entscheidung trifft, wird sie belohnt, wenn sie eine schlechte Entscheidung trifft, wird sie bestraft. Das Ziel ist es, die Maschine dazu zu bringen, durch Trial-and-Error immer bessere Entscheidungen zu treffen.
Machine Learning hat eine breite Anwendung in verschiedenen Bereichen wie z.B. in der Spracherkennung, in der Gesichtserkennung, in der Bilderkennung, im medizinischen Bereich und in der Finanzanalyse. Die Möglichkeit, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, hat auch das Potenzial, zu einer verbesserten Entscheidungsfindung in vielen Branchen beizutragen.