Machine Learning (ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und entsprechenden Techniken befasst, die es Computern ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen. Statt expliziter Programmierung werden Maschinen mit verschiedenen Daten trainiert, um anschließend auf deren Basis Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Probleme zu lösen.
Es gibt verschiedene Arten von Machine Learning, die sich in erster Linie nach der Art und Weise unterscheiden, wie das Lernen erfolgt.
In diesem Ansatz wird der Algorithmus mit gelabelten Trainingsdaten trainiert, bei denen sowohl die Eingabe als auch die erwartete Ausgabe bekannt sind. Das Modell lernt, Muster zwischen den Eingaben und den entsprechenden Ausgaben zu erkennen, und kann dann neue, nicht gelabelte Daten entsprechend einordnen.
Bei unüberwachtem Lernen erhält der Algorithmus nicht gelabelte Daten und muss Muster und Strukturen in den Daten selbstständig erkennen. Das Ziel ist es, verborgene Strukturen oder ganze Cluster von Informationen zu identifizieren, um tiefere strukturelle Einblicke in die Daten zu gewinnen.
Hier lernt der Algorithmus durch Interaktion mit der Umgebung. Der Algorithmus führt Aktionen aus und erhält Feedback, das entweder hemmend oder verstärkend wirkt. Das Ziel besteht darin, Strategien zu entwickeln, die es ermöglichen, die Gesamtbelohnung über den Verlauf der Zeit zu maximieren.
Machine Learning findet in vielen Gebieten Anwendung, einschließlich Bilderkennung, Sprachverarbeitung, dem maschinellen Übersetzen, der medizinischen Diagnose, Finanzanalyse und vielem mehr. Es hat dazu beigetragen, komplexe Probleme zu lösen und fortschrittliche Technologien (weiter) zu entwickeln, die unser alltägliches Leben massiv beeinflussen.
