Machine Learning
Machine Learning (Maschinelles Lernen) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne explizit programmiert zu sein. Durch Algorithmen analysieren Systeme große Datenmengen und treffen auf Basis dieser Analysen Vorhersagen oder Entscheidungen.
Machine Learning findet Anwendung in zahlreichen Bereichen, von Spracherkennung über Bildverarbeitung bis hin zu Prognosen in der Wirtschaft.
Arten des Machine Learning:
- Überwachtes Lernen: Modelle werden mit gekennzeichneten Daten trainiert.
- Unüberwachtes Lernen: Muster und Strukturen werden in unbeschrifteten Daten erkannt.
- Bestärkendes Lernen: Systeme lernen durch Belohnung und Bestrafung in einer Umgebung.
Einsatzbereiche:
- Spracherkennung und -verarbeitung
- Bilderkennung und Computer VisionComputer Vision Computer Vision ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der Fähigkeit von Computern befasst, Bilder und Videos zu ... Mehr
- Predictive AnalyticsPredictive Analytics Predictive Analytics ist der Einsatz von statistischen Algorithmen und maschinellen Lernmodellen, um zukünftige Ereignisse oder ... Mehr und Prognosemodelle
- AutomatisierungAutomatisierung Automatisierung bezeichnet den Einsatz von Technologien, um wiederkehrende und manuelle Aufgaben oder Prozesse ohne menschliches Eingr... Mehr und Robotik
Vorteile:
- Ermöglicht komplexe Datenanalysen und Mustererkennung
- Automatisiert Entscheidungsprozesse
- Verbessert kontinuierlich die Genauigkeit durch Lernen aus neuen Daten
Nachteile:
- Erfordert große Mengen qualitativ hochwertiger Daten
- Kann undurchsichtig („Black Box“) in der Entscheidungsfindung sein
- Potenzielle ethische und Datenschutzfragen
Verwandte Begriffe:
Künstliche Intelligenz, Datenethik, Cloud & InfrastrukturInfrastruktur (IT-Infrastruktur) Die IT-Infrastruktur umfasst alle technischen und physikalischen Komponenten, die notwendig sind, um IT-Dienste berei... Mehr, Digitalisierung