Was versteht man unter Maschinelles Lernen?
Der Begriff „Maschinelles Lernen“ bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen und statistische Modelle entwickelt werden, um Computern das Lernen aus Daten zu ermöglichen. Im Gegensatz zu traditionellen Programmieransätzen, bei denen spezifische Regeln und Anweisungen vorgegeben werden, verbessert sich das System beim maschinellen Lernen durch Erfahrung und Datenanalyse. Dies ermöglicht es Maschinen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.
Typische Softwarefunktionen im Bereich „Maschinelles Lernen“:
- Datenvorverarbeitung: Bereinigung und Transformation von Rohdaten in ein Format, das für das Training von Modellen geeignet ist.
- Modelltraining: Anwendung von Algorithmen auf Trainingsdaten, um ein Modell zu erstellen, das Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennt.
- Modellbewertung: Bewertung der Leistung des Modells anhand von Testdaten, um die Genauigkeit und Effektivität des Modells zu überprüfen.
- Hyperparameter-Optimierung: Anpassung der Parameter eines Modells, um die beste Leistung zu erzielen.
- Vorhersagen und Klassifikationen: Verwendung des trainierten Modells, um Vorhersagen zu treffen oder Daten in vordefinierte Kategorien einzuteilen.
- Modellbereitstellung und -integration: Integration des trainierten Modells in bestehende Systeme oder Anwendungen zur Nutzung in realen Szenarien.
- Überwachung und Wartung: Kontinuierliche Überwachung der Modellleistung und Aktualisierung des Modells, um es an neue Daten oder veränderte Bedingungen anzupassen.