Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Unterbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können. Anstatt explizit programmiert zu werden, basieren ML-Modelle auf mathematischen und statistischen Techniken, um Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen.
Wichtige Techniken im Maschinellen Lernen:
- Überwachtes Lernen: Diese Technik verwendet gelabelte Datensätze, bei denen die Eingaben und die gewünschten Ausgaben bekannt sind. Das Ziel ist es, eine Funktion zu finden, die die Eingaben den Ausgaben zuordnet. Beispiele sind Klassifikations- und Regressionsprobleme.
- Beispiel: Ein Modell, das E-Mails als "Spam" oder "Nicht-Spam" klassifiziert, basiert auf überwachtem Lernen.
- Unüberwachtes Lernen: Hier werden Algorithmen auf Datensätze ohne gelabelte Ausgaben angewendet. Das Ziel ist es, versteckte Muster oder Strukturen in den Daten zu finden.
- Beispiel: Clusteranalyse, bei der Datenpunkte in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften eingeteilt werden.
- Verstärkendes Lernen: Diese Technik basiert auf dem Prinzip von Belohnung und Bestrafung. Ein Agent lernt, indem er Aktionen in einer Umgebung ausführt und aus den Konsequenzen dieser Aktionen lernt, um seine zukünftige Entscheidungsfindung zu optimieren.
- Beispiel: Ein selbstfahrendes Auto, das lernt, wie man sicher fährt, indem es für korrektes Verhalten belohnt und für Fehler bestraft wird.
