Maschinelles Lernen

Definition:

ML ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit vielen Dingen befasst. Beispielsweise mit der Entwicklung, Untersuchung und Anwendung statistischer Algorithmen. Diese Lernalgorithmen sind in der Lage, selbständig Lösungen für komplexe Probleme zu erlernen, die eine gewünschte Lösung darstellen und für die viele Beispieldaten vorliegen. 

Verwandte Fachbereiche:

1. Statistik

• ML und Statistik nutzen ähnliche Methoden. Sie haben aber verschiedene Ziele.

• Die Statistik zieht aus Stichproben Rückschlüsse auf eine Gesamtmenge.

2. Data Mining

• Bei Data-Mining werden ML-Algorithmen eingesetzt, um in umfangreichen Datenmengen Muster und Trends zu erkennen. • Die Verfahren der Knowledge Discovery in Databases unterstützen die Generierung geeigneter Lerndaten für ML. 

Daten: 

Um ML-Modelle zu trainieren, sind umfangreiche Datensätze notwendig, die relevant und repräsentativ für das jeweilige Problem sind. 

• Beispieldaten müssen maschinenlesbar sein und korrekte Informationen erhalten.

• Ein ML-Modell kann nur die Muster lernen, die in den Trainingsdaten vorhanden sind.