Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die aus Daten lernen können.
Dabei werden Modelle mithilfe großer Datenmengen trainiert, um Muster, Strukturen oder Zusammenhänge zu erkennen. Diese Modelle können anschließend auf neue Daten angewendet werden, um Klassifikationen, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Zu den wichtigsten Methoden gehören überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Moderne Anwendungen nutzen häufig neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Architekturen.
Definition:
“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.”
Quelle:
Tom M. Mitchell – Machine Learning, McGraw-Hill, 1997