Last Updated on 1 Jahr by Christian Kaiser

KI Lexikon –

Machine Learning

Maschinelles Lernen

Was ist Machine Learning?

Machine Learning, zu Deutsch maschinelles Lernen, ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, in dem es um die Mustererkennung in bestehenden Datensätzen geht, um Probleme eigenständig zu lösen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind groß, sodass man Machine Learning beispielsweise für die Sprach- und Texterkennung oder für die Erkennung von Spam Mails nutzt.

Arten von Machine Learning 

Machine Learning ist ein weiter Oberbegriff, welcher in einzelne Unterkategorien eingeteilt wird. Die Unterteilung findet anhand der Lernweise zur Bildung der Modelle statt. 

  • Überwachtes Lernen – Modelle werden im Vorhinein definiert 
  • Unüberwachtes Lernen – Modelle bilden sich ohne vorherige Definition automatisch anhand der erkannten Muster 
  • Teilüberwachtes Lernen – Der Mittelweg zwischen Überwachten und Unüberwachten Lernen, bei dem Teile des Modells vordefiniert sind und andere Teile automatisch gebildet werden 

Wie funktioniert Machine Learning? 

Machine Learning nimmt sich das Lernverhalten des Menschen zum Vorbild. Das Modell wird durch Wiederholung der Tätigkeit trainiert und lernt so beispielsweise bestimmte Objekte zu erkennen und von anderen Objekten zu unterscheiden. Ein wichtiger Erfolgsfaktor für die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des Modells ist die Qualität der Daten. Speist man das Modell mit hochwertigen Daten, so wird es eine hohe Genauigkeit erreichen können. Im Umkehrschluss bedeutet das, dass das Training mit fehlerhaften Daten zu schlechten Ergebnissen führt.

Anwendung von Machine Learning 

Die Anwendungsbereiche von Machine Learning sind breit. So kann Machine Learning bei der Markierung von Betrugsmails helfen. Außerdem nutzen Unternehmen wie Netflix und Amazon Machine Learning zur Optimierung des eigenen Angebots. Auch im Finanzbereich ist Machine Learning eine große Hilfe, um Betrugshandlungen zu erkennen und diese präventiv zu vermeiden.