Machine Learning (ML)

Definition

Machine Learn­ing (ML) ist ein Teil­bere­ich der Kün­stlichen Intel­li­genz (KI), bei dem Com­put­er mith­il­fe von Algo­rith­men und Dat­en selb­st­ständig Muster erken­nen und Vorher­sagen tre­f­fen, ohne expliz­it pro­gram­miert zu sein. Statt fes­ten Regeln ler­nen ML-Mod­elle durch Erfahrung und verbessern ihre Genauigkeit mit zunehmender Datenmenge.

Wie funktioniert Machine Learning?

1. Daten­samm­lung: Große Men­gen an Dat­en wer­den gesam­melt (z. B. Bilder, Texte, Zahlen).
   
   
2. Vorver­ar­beitung: Dat­en wer­den bere­inigt, nor­mal­isiert und für das Mod­ell vorbereitet.
   
   
3. Train­ing: Ein Algo­rith­mus analysiert die Dat­en und erken­nt Muster.
   
   
4. Mod­ell­bil­dung: Das Sys­tem erstellt ein Mod­ell, das neue Eingaben inter­pretieren kann.
   
   
5. Eval­u­a­tion: Die Genauigkeit wird mit Test­dat­en überprüft.
   
   
6. Anwen­dung: Das trainierte Mod­ell trifft Vorher­sagen oder Entschei­dun­gen in Echtzeit.
   
   

Arten von Machine Learning

• Überwacht­es Ler­nen (Super­vised Learn­ing): Mod­ell lernt aus gekennze­ich­neten Dat­en (z. B. Spam-Erken­nung in E‑Mails).
  
  
• Unüberwacht­es Ler­nen (Unsu­per­vised Learn­ing): Mod­ell erken­nt selb­st­ständig Struk­turen und Clus­ter (z. B. Kundensegmentierung).
  
  
• Bestärk­endes Ler­nen (Rein­force­ment Learn­ing): Mod­ell lernt durch Beloh­nung und Bestra­fung (z. B. bei Robotik oder Spiele-KI).
  
  

Einsatzgebiete von Machine Learning

• Chat­bots & Sprach­mod­elle: NLU, Textgener­ierung, intel­li­gente Konversationen.
  
  
• Bilderken­nung: Gesicht­serken­nung, medi­zinis­che Bildanalyse.
  
  
• Empfehlungssys­teme: Net­flix, Ama­zon oder Spotify.
  
  
• Finanzwe­sen: Kred­it­be­w­er­tung, Betrugserkennung.
  
  
• Health­care: Diag­nose­un­ter­stützung, per­son­al­isierte Medizin.
  
  
• Indus­trie 4.0: Pre­dic­tive Main­te­nance und Prozessoptimierung.
  
  

Vorteile von Machine Learning

• Automa­tisierung kom­plex­er Aufgaben.
  
  
• Kon­tinuier­liche Verbesserung durch mehr Daten.
  
  
• Skalier­bare Lösun­gen für große Datenmengen.
  
  
• Flex­i­ble Anwen­dung in fast allen Branchen.
  
  

Unterschied zwischen Machine Learning und KI

• Kün­stliche Intel­li­genz (KI): Über­be­griff für Sys­teme, die men­schenähn­lich­es Denken simulieren.
  
  
• Machine Learn­ing (ML): Unterkat­e­gorie von KI, die sich speziell auf das Ler­nen aus Dat­en konzentriert.
  
  

Beispiele für Machine Learning

• Spam­fil­ter in E‑Mails
  
  
• Bilderken­nung mit Con­vo­lu­tion­al Neur­al Net­works (CNNs)
  
  
• Sprach­mod­elle wie GPT‑4 oder BERT
  
  
• Selb­st­fahrende Autos (Tes­la, Waymo)
  
  
• Empfehlungssys­teme bei Ama­zon oder Netflix
  
  

FAQ zu Machine Learning

Was ist Machine Learning?

Ein Teil­bere­ich der KI, bei dem Sys­teme aus Dat­en ler­nen, Muster erken­nen und Entschei­dun­gen treffen.

Wofür wird Machine Learning genutzt?

Für Sprach­mod­elle, Bil­d­analyse, Chat­bots, Empfehlungssys­teme, Finanz- und Medizinanwendungen.

Ist Machine Learning dasselbe wie KI?

Nein, ML ist eine Unterkat­e­gorie von KI – KI ist der Überbegriff.

Verwandte Begriffe

• Kün­stliche Intel­li­genz (KI)
  
  
• Deep Learn­ing
  
  
• Neu­ronale Netze
  
  
• Überwacht­es Lernen
  
  
• Unüberwacht­es Lernen
  
  
• Rein­force­ment Learning