In ganz einfachen Worten
Machine Learning ist wie eine Schule für Computer. Wir geben ihnen viele Aufgaben zu lösen und sie lernen dabei, wie man diese Aufgaben besser löst. Je mehr Aufgaben sie lösen, desto besser werden sie darin.
Ein Beispiel: Stell dir vor, du hast ein Spielzeugauto, das immer wieder gegen die Wand fährt. Jedes Mal, wenn es gegen die Wand fährt, hast du eine Chance, es zu zeigen, wie es um die Wand herum fahren soll. Nach einer Weile wird das Auto besser darin werden, die Wand zu umfahren, ohne dagegen zu fahren, weil es gelernt hat, wie es das machen soll.
Dasselbe gilt auch für Computer und Machine Learning. Wir geben ihnen viele Daten und sagen ihnen, was sie mit diesen Daten machen sollen. Mit der Zeit lernen sie, wie sie diese Aufgaben besser lösen können.
Zum Beispiel kann ein Computer gelernt werden, um Bilder von Hunden und Katzen zu erkennen. Wir zeigen ihm viele Bilder von Hunden und Katzen und sagen ihm, welche Bilder welches Tier zeigen. Mit der Zeit lernt der Computer, Hunde und Katzen anhand ihrer Merkmale selbst zu erkennen.
Das ist Machine Learning: Wir lehren Computer, wie sie bestimmte Aufgaben lösen können, indem wir ihnen Beispiele geben und sie selbst lernen lassen.
Etwas professioneller ausgedrückt
Machine Learning ist ein Teilbereich des künstlichen Intelligenz, der es Computersystemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Es gibt drei Haupttypen von Machine-Learning-Methoden: supervised learning, unsupervised learning und reinforcement learning.
Supervised learning verwendet bekannte Daten, um Vorhersagen für neue, ungesehene Daten zu treffen. Diese Methode verwendet eine Trainingsdatenmenge, um ein Modell zu erstellen, das auf bekannten Eingabe-Ausgabe-Beziehungen trainiert ist. Unsupervised learning sucht nach Mustern oder Strukturen in Daten, ohne vorherige Informationen über die Ausgaben. Diese Methode kann verwendet werden, um neue, nicht bekannte Beziehungen in Daten zu entdecken.
Reinforcement learning ist eine Methode, bei der ein Agent durch das Belohnen guter Handlungen und das Bestrafen schlechter Handlungen lernt, wie er in einer bestimmten Umgebung agieren soll. Diese Methode wird oft in komplexen, dynamischen Systemen eingesetzt, bei denen der Agent interagieren und Entscheidungen treffen muss.
Machine-Learning-Modelle werden oft mit großen Datenmengen trainiert, um präzise Vorhersagen zu treffen. Diese Modelle können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, einschließlich Bild- und Spracherkennung, Vorhersage von Ereignissen, Empfehlungssysteme und mehr.
Zusammenfassend ermöglicht Machine Learning es Computersystemen, aus Daten zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, ohne explizit programmiert zu werden. Es gibt drei Haupttypen von Machine-Learning-Methoden und es wird oft mit großen Datenmengen trainiert, um präzise Vorhersagen zu treffen.
