Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das Algorithmen entwickelt, die aus Daten lernen und ihre Leistung ohne menschliches Eingreifen verbessern können. Im Gegensatz zu traditioneller Programmierung (Regeln explizit definieren) lernt ML Regeln und Muster selbstständig aus Daten.

Lernarten: Überwachtes Lernen (gelabelte Daten, Klassifikation/Regression), Unüberwachtes Lernen (ungelabelte Daten, Clustering/Dimensionsreduktion), Verstärkendes Lernen (Belohnung/Bestrafung, z. B. Spielagenten), Semi-überwachtes Lernen (Mix aus gelabelten und ungelabelten Daten).

Wichtige Algorithmen: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines (SVMs), K-Means Clustering, Random Forest, Neuronale Netzwerke. Anwendungen: Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, medizinische Diagnose.