Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.
Diese Algorithmen und Modelle können große Datenmengen analysieren und daraus lernen sowie Muster, Beziehungen und zugrunde liegende Strukturen identifizieren, um Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen.
Sie können ihre Leistung mit der Zeit anhand neuer Daten nacheinander verbessern, anstatt nur einen einmaligen Trainingsprozess anhand eines festen Datensatzes zu durchlaufen.
Mithilfe dieses erlernten Wissens können sie Vorhersagen treffen, Daten klassifizieren und in dynamischen Umgebungen gute Leistungen erbringen, während sie gleichzeitig kontinuierlich lernen, sich anpassen und aktualisieren.
Sie lernen aus historischen Daten, um Entscheidungsprozesse auf der Grundlage vergangener Erfahrungen und Entscheidungen zu automatisieren.
Algorithmen für maschinelles Lernen nutzen mathematische und statistische Techniken wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, neuronale Netze und andere Deep-Studying-Architekturen, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
