Machine Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz(KI), der es einem Computersystem ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass es explizit für eine bestimmte Aufgabe programmiert wird. Anstatt vordefinierten Anweisungen zu folgen, identifizieren Machine-Learning-Algorithmen Muster in den Daten und verwenden diese Muster, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen.

Grundprinzipien von Machine Learning

1. Daten: Der Ausgangspunkt für maschinelles Lernen ist ein Satz von Daten. Diese Daten können Texte, Bilder, Töne, numerische Messungen usw. sein. Sie werden verwendet, um den Algorithmus zu trainieren, Muster zu erkennen oder Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen herzustellen.
2. Lernalgorithmus:
   • Ein Machine Learning Algorithmus ist eine Methode oder ein Satz von Regeln, die Daten lernen. Algorithmen können in drei Hauptkategorien eingeteilt werden:
     • Überwachtes Lernen: Der Algorithmus wird mit einem Satz von gekennzeichneten Trainingsdaten trainiert (wobei jedes Datenbeispiel mit einer richtigen Antwort verknüpft ist). Ziel ist es, eine Funktion zu lernen, die die Eingaben auf die Ausgaben abbildet.
     • Unüberwachtes Lernen: Der Algorithmus wird mit nicht gekennzeichneten Daten trainiert und muss die zugrunde liegende Struktur der Daten (wie Gruppen oder Muster) entdecken.
     • Lernen durch Verstärkung: Der Algorithmus lernt durch Versuch und Irrtum, indem er mit einer Umgebung interagiert. Er erhält Belohnungen oder Bestrafungen für seine Handlungen, was ihm hilft, sich im Laufe der Zeit zu verbessern.
3. Modell: Das Modell ist das Ergebnis des Lernprozesses. Es ist eine mathematische Darstellung der Beziehungen, die aus den Daten gelernt wurden. Dieses Modell kann dann verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten zu treffen.
4. Vorhersage/Klassifizierung: Sobald das Modell erstellt ist, kann es verwendet werden, um Ergebnisse für neue Daten vorherzusagen (im Fall von überwachtem Lernen) oder um Strukturen in neuen Daten zu identifizieren (im Fall von nicht überwachtem Lernen).
5. Bewertung: Die Leistung des Modells wird unter Verwendung spezifischer Messungen (wie Genauigkeit, Erinnerung, ROC-Kurve usw.) bewertet, um festzustellen, wie gut das Modell auf die neuen Daten verallgemeinert.

Beispiele für Anwendungen von Machine Learning

• Bilderkennung: Machine Learning Algorithmen werden verwendet, um Objekte, Gesichter oder Texte in Bildern zu identifizieren.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Textanalyse für maschinelle Übersetzungen, Klassifizierung von E-Mails (Spam oder Nicht-Spam), virtuelle Unterstützung (wie Chatbots).
• Finanzielle Vorhersage: Verwendung von Modellen zur Vorhersage von Börsentrends oder zur Bewertung des Kreditrisikos.
• Personalisierung: Empfehlung von Produkten, Filmen oder Musik auf der Grundlage der Präferenzen der Nutzer.
• Betrugserkennung: Identifizierung von verdächtigen Transaktionen in Finanzsystemen.

Maschinelles Lernen ermöglicht es Maschinen, Daten “besser zu verstehen” und ihre Leistung bei einer bestimmten Aufgabe durch die Nutzung von Erfahrung (Daten) zu verbessern. Es ist eine Schlüsseltechnologie in vielen modernen Bereichen, in denen Daten eine entscheidende Rolle spielen.