Maschinelles Lernen

    Was ist maschinelles Lernen und wie wird es angewandt? Mehr dazu finden Sie hier.

    Definition

    Maschinelles Lernen ist ein zentrales Teilgebiet der KI, das sich damit beschäftigt, Computeralgorithmen aus Daten lernen zu lassen, anstatt sie explizit zu programmieren. Ein Machine Learning-Modell wird mit Beispieldaten (und oft gewünschten Ausgaben) trainiert und passt sich so lange an, bis es Muster in den Daten erkannt hat. Anschließend kann es diese gelernten Muster verallgemeinern, um auch auf neue Daten sinnvolle Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

    Kurz: Das System lernt aus Erfahrung. Maschinelles Lernen ermöglicht so z.  B. Bilderkennung, Sprachübersetzung oder Vorhersagen von Trends, ohne dass ein Mensch alle Regeln dafür vorgeben muss.

    Lernarten im Überblick

    Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens:

    • Supervised Learning (Überwachtes Lernen ): Das Modell erhält beim Training Eingaben und die zugehörigen richtigen Ausgaben (Labels). Anhand dieser Beispiele lernt es eine allgemeine Funktion. Beispiel: Bilder von Katzen und Hunden (Eingabe) mit dem Label “Katze” oder “Hund” – das Modell lernt, neue Bilder korrekt zu klassifizieren.
    • Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen ): Es werden nur Eingabedaten gegeben, keine Labels. Das Modell soll selbst Strukturen in den Daten entdecken, z. B. Cluster oder Zusammenhänge. Beispiel: Eine große Sammlung von Kundeninformationen – das Modell gruppiert die Kunden nach Ähnlichkeiten, ohne vorgegebene Kategorien. (Siehe Unüberwachtes Lernen.)

    • Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Ein Agent lernt durch Interaktion mit der Umgebung und Belohnungen. Hier gibt es kein statisches Trainingsdatenset; der Agent sammelt Erfahrungen in einer Sequenz von Zuständen.

    • Selbstüberwachtes Lernen (Self-Supervised Learning): Eine neuere wichtige Klasse, wo Labels quasi aus den Daten selbst gewonnen werden (z.  B. Lücken füllen als Übung). So werden LLMs trainiert.

    Anwendungen

    Maschinelles Lernen ist heute allgegenwärtig: Empfehlungssysteme von Onlineshops oder Streamingdiensten lernen aus deinem Verhalten passende Vorschläge zu machen. Spam-Filter lernen, unerwünschte E-Mails zu erkennen. Diagnose-Modelle im Medizinbereich lernen aus Patientendaten Muster für Krankheiten. Sprachassistenten nutzen Machine Learning, um Sprache umzusetzen. Im Grunde greift jede Anwendung, die aus Daten schlau werden muss, auf Machine Learning zurück.

    Durch Deep Learning – einer Unterform des Machine Learnings mit tiefen neuronalen Netzen – sind in vielen Bereichen enorme Leistungssprünge erzielt worden (Bild- und Spracherkennung insbesondere). Wichtig beim maschinellen Lernen ist stets die Generalisierungsfähigkeit: Das Modell soll nicht nur die gelernten Beispiele auswendig kennen, sondern die Regeln dahinter verstanden haben. Tut es Letzteres nicht, liegt oft Overfitting vor, was man durch regelmäßiges Testen auf unbekannten Daten und geeignete Techniken verhindern will.
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