Maschinelles Lernen ist der Zweig der KI, in dem ein System Muster und Regeln selbst aus Daten lernt, statt sie vorprogrammiert zu bekommen.
In einem klassischen Programm schreibt ein Mensch die Regeln: 'Wenn X, dann Y'. Beim maschinellen Lernen dreht man das um — man gibt dem System Beispiele (Eingaben samt gewünschter Ausgabe) und lässt es die Regel selbst finden.
Das System macht Vorhersagen, vergleicht sie mit der richtigen Antwort und justiert sich Schritt für Schritt, bis es zuverlässig richtig liegt. Dieses Justieren ist das Training; das Ergebnis heißt Modell.
Maschinelles Lernen steckt hinter Bilderkennung, Empfehlungen, Sprachmodellen und vielem mehr — überall dort, wo die Regeln zu komplex sind, um sie von Hand aufzuschreiben.
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