Machine Learning (ML, deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, automatisch aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Ein Beispiel des Machine Learnings ist das Deep Leaning, bei der Computer Algorithmen entwickeln können, die aus Erfahrung lernen und Muster in den Daten erkennen.
Im Machine Learning werden Algorithmen verwendet, die es einem Computer ermöglichen, aus Beispielen zu lernen, anstatt dass ihm spezifische Regeln oder Programmieranweisungen gegeben werden. Diese Beispiele können strukturierte Daten wie Tabellen oder unstrukturierte Daten wie Bilder oder Texte sein. Der Computer analysiert diese Beispiele und erkennt automatisch Muster, die ihm helfen, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Die meisten Machine-Learning-Algorithmen bestehen aus zwei Hauptkomponenten: einem Modell und einem Trainingsprozess. Das Modell ist im Grunde genommen eine mathematische Funktion, die auf den Daten trainiert wird. Während des Trainingsprozesses werden dem Modell Beispieldaten gegeben, und das Modell wird angepasst, um diese Daten so gut wie möglich zu modellieren. Dies geschieht durch die Optimierung von Parametern, die das Verhalten des Modells bestimmen.
Die verschiedenen Arten des Machine Learnings
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Beim überwachten Lernen werden dem Modell Eingabedaten und die entsprechenden richtigen Ausgaben präsentiert. Das Modell lernt dann, eine Funktion abzubilden, die die Eingabedaten auf die richtigen Ausgaben abbildet. Zum Beispiel kann ein Modell trainiert werden, Bilder von Hunden und Katzen zu erkennen, indem es mit vielen Bildern von Hunden und Katzen sowie den entsprechenden Labels trainiert wird. Anschließend kann es neue Bilder korrekt klassifizieren.
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Beim unüberwachten Lernen werden dem Modell nur Eingabedaten präsentiert, ohne zugehörige Ausgaben. Das Modell sucht nach Mustern, Strukturen oder Zusammenhängen in den Daten, ohne dass ihm gesagt wird, was genau es suchen soll. Ein Beispiel für unüberwachtes Lernen ist die Clusteranalyse, bei der ähnliche Datenpunkte gruppiert werden, um natürliche Gruppierungen zu entdecken.
- Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Beim bestärkenden Lernen wird ein Modell in einer dynamischen Umgebung trainiert, in der es Aktionen ausführt und Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen erhält. Das Modell lernt durch Ausprobieren und Optimierung, die besten Aktionen zu wählen, um eine bestimmte Zielsetzung zu erreichen. Zum Beispiel kann ein Reinforcement-Learning-Modell lernen, ein Computerspiel zu spielen, indem es verschiedene Aktionen ausprobiert und Belohnungen für gute Spielzüge erhält.
- Transferlernen (Transfer Learning): Beim Transferlernen nutzt ein Modell Wissen, das es auf einer Aufgabe gelernt hat, um eine andere, ähnliche Aufgabe zu lösen. Das Modell wird zunächst auf einer großen Menge an Daten und einer komplexen Aufgabe trainiert, und anschließend werden Teile des gelernten Wissens auf eine andere, eng verwandte Aufgabe übertragen. Dies kann die Effizienz des Trainingsprozesses verbessern, insbesondere wenn nur begrenzte Daten für die neue Aufgabe verfügbar sind.
Diese verschiedenen Arten von Machine Learning bieten vielfältige Möglichkeiten, um Muster in Daten zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Probleme zu lösen. Die Wahl der richtigen Art von Machine Learning hängt von den vorhandenen Daten, der Art des Problems und den verfügbaren Ressourcen ab.
