Machine Learning – kurz: ML – ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der darauf basiert, dass Systeme Muster in Daten erkennen und eigenständig aus Erfahrungen lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Dabei kommen verschiedene Algorithmen und Machine Learning-Modelle zum Einsatz, die mithilfe großer Datenmengen trainiert werden, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Machine Learning wird in drei Hauptkategorien unterteilt:
- Supervised Learning (überwachtes Lernen): Das Modell lernt anhand von gekennzeichneten Daten (Labels) und kann daraus Vorhersagen treffen, z. B. in der Bilderkennung oder bei der Kreditbewertung.
- Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen): Hier werden Muster und Strukturen in unmarkierten Daten erkannt, z. B. bei der Kundensegmentierung oder Anomalieerkennung.
- Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen): Ein System verbessert seine Entscheidungen durch Belohnungen und Strafen, wie es etwa bei autonomen Systemen oder Spielen angewendet wird.
ML-Technologien kommen in zahlreichen Bereichen zum Einsatz, darunter Spracherkennung, medizinische Diagnostik, Finanzprognosen, autonomes Fahren und personalisierte Empfehlungen. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von Algorithmen und die Verfügbarkeit großer Datenmengen wird Machine Learning zunehmend leistungsfähiger und relevanter für unterschiedlichste Anwendungen.
