Quelltext der Seite Machine Learning

'''Maschinelles Lernen (ML)''' ist ein Teilbereich der '''[[Künstliche_Intelligenz_Überblick|Künstlichen Intelligenz]]'''.  
Dabei lernen Programme aus Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.

== Grundprinzip ==
Ein Modell wird mit Beispieldaten trainiert und kann anschließend neue, unbekannte Daten bewerten.

'''Ablauf:'''
* Trainingsdaten bereitstellen  
* Modell lernen lassen  
* Modell anwenden (Vorhersage)

== Arten des maschinellen Lernens ==

* '''Überwachtes Lernen (Supervised Learning)'''  
  * Lernen mit bekannten Ergebnissen (Labels)  
  * Beispiel: Spam-Erkennung  

* '''Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)'''  
  * Finden von Mustern ohne vorgegebene Ergebnisse  
  * Beispiel: Kundengruppen (Clustering)  

* '''Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)'''  
  * Lernen durch Belohnung und Bestrafung  
  * Beispiel: Spiele oder Robotik  

== Beispiele ==
* Spamfilter  
* Produktempfehlungen  
* Bilderkennung  
* Betrugserkennung  

== Vorteile ==
* erkennt komplexe Muster  
* automatisiert Entscheidungen  
* verbessert sich mit mehr Daten  

== Nachteile ==
* benötigt viele Daten  
* Ergebnisse nicht immer erklärbar  
* abhängig von Datenqualität  

== Kurzmerksatz ==
'''Maschinelles Lernen erkennt Muster in Daten und trifft darauf basierend Vorhersagen.'''