Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Es basiert auf der Analyse großer Datenmengen, um Muster zu erkennen und diese für Vorhersagen oder Entscheidungen zu nutzen. Dabei gibt es verschiedene Ansätze, wie das überwachte Lernen, bei dem das System anhand von Beispielen trainiert wird, das unüberwachte Lernen, das eigenständig Strukturen in Daten entdeckt, und das bestärkende Lernen, bei dem ein System durch positives und negatives Feedback lernt, optimale Entscheidungen zu treffen. Anwendungen finden sich in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, personalisierten Empfehlungen und autonomen Fahrzeugen.