Machine Learning, also Maschinelles Lernen, ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Er beschäftigt sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Techniken, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen.

Die Computer lernen Entscheidungen zu treffen, ohne genau für die aktuelle Aufgabe programmiert zu sein. Anstatt exakte Anweisungen für jede Aufgabe zu erhalten, können Maschinen dann verallgemeinern. Mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen erkennen sie Muster und Zusammenhänge in Daten. Diese Vorhersagen nutzen sie, um Aufgaben zu automatisieren.

Im Maschinellen Lernen wird ein Computer mit Trainingsdaten gefüttert. Diese Daten bestehen aus Beispielen, die zeigen, wie die Maschine auf bestimmte Eingaben reagieren soll. Der Computer lernt aus diesen Beispielen und wird immer besser darin, auf ähnliche Eingaben richtig zu reagieren.

Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen. Beim überwachten Lernen bekommt das Modell Beispiele mit klaren Antworten, sodass es lernen kann, die richtige Antwort zu geben. Beim unüberwachten Lernen gibt es keine klaren Antworten, und das Modell muss selbst Muster in den Daten finden. Beim bestärkenden Lernen bekommt das Modell Belohnungen oder Strafen für seine Aktionen und lernt so, bessere Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen wird in vielen Bereichen eingesetzt. Zum Beispiel können Computer lernen, Sprache zu verstehen oder Bilder zu erkennen. Sie können auch dabei helfen, Spam-E-Mails auszusortieren oder medizinische Diagnosen zu stellen.