Machine Learning

Machine Learning umschreibt statistische Verfahren, die Muster in Daten erkennen. Diese Muster können mithilfe von großen Trainingsdatensätzen in ein Modell integriert werden. Das Modell kann später dafür genutzt werden, um unbekannte Daten anhand der gelernten Muster zu klassifizieren.

Es gibt Ansätze des überwachten Lernens, bei denen eine große Menge an bereits klassifizierten Daten genutzt wird, um wiederkehrende Muster zu finden. Diese Muster werden dann auf neue, unklassifizierte Daten angewandt, um diese ebenfalls zu klassifizieren.

Darüber hinaus gibt es Ansätze des unüberwachten Lernens, bei denen Muster in Daten erkannt werden sollen, die vorher noch nicht durch Klassifizierung bekannt waren.

Beim überwachten Lernen werden einem Algorithmus also Informationen von einem Menschen gegeben.
Beim unüberwachten Lernen gibt der Algorithmus dem Menschen Informationen.