Machine Learning – kurz: ML – ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Systeme erkennen dabei Muster in Daten und lernen eigenständig aus Erfahrungen. Eine explizite Programmierung ist dafür nicht notwendig. Zum Einsatz kommen verschiedene Algorithmen und ML-Modelle. Sie werden mithilfe großer Datenmengen (Big Data) trainiert, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
3 Hauptkategorien des Machine Learnings
- Supervised Learning (überwachtes Lernen): Das Modell lernt mit gekennzeichneten Daten (Labels). So kann es Vorhersagen treffen, etwa bei der Bilderkennung oder der Kreditbewertung.
- Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen): Hier erkennt das System Muster in unmarkierten Daten. Beispiele sind Kundensegmentierung oder Anomalieerkennung.
- Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen): Ein System verbessert seine Entscheidungen durch Belohnungen und Strafen. Das kommt etwa bei autonomen Systemen oder Spielen zum Einsatz.
ML-Technologien finden in vielen Bereichen Anwendung. Beispiele sind Spracherkennung, medizinische Diagnostik, Finanzprognosen, autonomes Fahren und personalisierte Empfehlungen. Durch bessere Algorithmen und mehr Daten wird Machine Learning ständig leistungsfähiger – und immer relevanter für verschiedenste Branchen.
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