Maschinelles Lernen – Machine Learning
Maschinelles Lernen (ML = Machine Learning) erlaubt Computern, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen und ihre Entscheidungsprozesse auf Basis dieser Erkenntnisse anzupassen.
Maschinelles Lernen beschreibt damit die Art und Weise, wie Computer lernen können, Aufgaben zu erledigen, ohne dass sie für jede einzelne Aufgabe explizit programmiert werden müssen.
Beispiel: den Unterschied zwischen Hund und Katze lernen:
Anstatt dem Computer jede einzelne Regel beizubringen, um Katzen von Hunden zu unterscheiden, lässt man ihn viele Fotos anschauen und selbst herausfinden, was eine Katze und was ein Hund ist. Nachdem der Computer genug gelernt hat, kann er neue Fotos sehen und richtig sagen, ob darauf eine Katze oder ein Hund ist, auch wenn er dieses spezielle Foto vorher nie gesehen hat.
Definition
Maschinelles Lernen ist ein Kernbereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und statistische Modelle nutzt, damit Computer die Fähigkeit erhalten, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie dafür explizit programmiert werden. Anstatt traditionelle Programmieransätze zu verwenden, bei denen spezifische Anweisungen gegeben werden, um bestimmte Aufgaben zu lösen, erlaubt ML Computern, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen und ihre Entscheidungsprozesse auf Basis dieser Erkenntnisse anzupassen.
Maschinelles Lernen wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Bild- und Spracherkennung über Empfehlungssysteme bis hin zur Vorhersage von Aktienmarktbewegungen. Die Fähigkeit von Algorithmen, aus Daten zu lernen und sich anzupassen, ohne menschliche Eingriffe, macht ML zu einem mächtigen Werkzeug in der modernen Technologie.
Arten Maschinelles Lernen
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Dabei werden dem Algorithmus Trainingsdaten zur Verfügung gestellt, die sowohl die Eingabe als auch die gewünschte Ausgabe enthalten. Der Algorithmus lernt eine Funktion, die Eingabedaten auf Ausgabedaten abbildet, um Vorhersagen oder Klassifizierungen bei neuen, unbekannten Daten zu machen.
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Hier arbeitet der Algorithmus mit Daten, die keine markierten Antworten enthalten. Der Schwerpunkt liegt darauf, Strukturen oder Muster innerhalb der Daten zu finden, wie das Gruppieren oder Clustern von Datenpunkten mit ähnlichen Merkmalen.
- Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Bei dieser Methode lernt der Algorithmus, indem er Aktionen ausführt und Belohnungen (oder Strafen) für diese Aktionen erhält, mit dem Ziel, eine Strategie zu entwickeln, die die kumulative Belohnung über die Zeit maximiert. Es wird oft in der Robotik, in Spielen und in der Navigation verwendet.
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Dr. Sabine Wölbl
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