Machine-Learning (ML) ist eine Art von künstlicher Intelligenz (KI), die es einem Computer ermöglicht, aus Erfahrung zu lernen, ohne dass er ausdrücklich programmiert werden muss. Stattdessen werden Machine-Learning-Algorithmen entwickelt, die große Datenmengen analysieren und Muster in den Daten erkennen können. Diese Muster können dann verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Es gibt verschiedene Arten von Machine-Learning, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärktes Lernen. Beim überwachten Lernen werden Beispieldaten verwendet, um den Algorithmus zu trainieren, damit er Vorhersagen treffen kann. Beim unüberwachten Lernen gibt es keine Beispieldaten, und der Algorithmus muss Muster in den Daten selbstständig erkennen. Beim verstärkten Lernen lernt der Algorithmus durch Belohnungen oder Bestrafungen, die aufgrund seiner Entscheidungen erhalten werden.
Machine-Learning-Algorithmen werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Spracherkennung, Bilderkennung, Datenvorhersage und automatische Übersetzung.
