Maschinelles Lernen

Maschi­nel­les Ler­nen ist ein Teil­be­reich der Künst­li­chen Intel­li­genz (KI) und befasst sich mit der Ent­wick­lung von Algo­rith­men, die es Com­pu­tern ermög­li­chen, aus Daten zu ler­nen und Ent­schei­dun­gen zu tref­fen oder Vor­her­sa­gen zu machen. Im Gegen­satz zur tra­di­tio­nel­len Pro­gram­mie­rung, bei der expli­zi­te Anwei­sun­gen vor­ge­ge­ben wer­den, passt sich ein maschi­nel­les Lern­mo­dell auto­ma­tisch an, um Mus­ter in den Daten zu erken­nen. Es gibt ver­schie­de­ne Arten des maschi­nel­len Ler­nens, dar­un­ter über­wach­tes, unüber­wach­tes und bestär­ken­des Ler­nen, die jeweils für unter­schied­li­che Anwen­dun­gen und Pro­blem­stel­lun­gen geeig­net sind. Maschi­nel­les Ler­nen fin­det in zahl­rei­chen Berei­chen Anwen­dung, von der auto­ma­ti­schen Tex­terken­nung und Sprach­ver­ar­bei­tung bis hin zur medi­zi­ni­schen Dia­gnos­tik und Finanz­ana­ly­se.