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In den letzten Jahren tauchte der Begriff „maschinelles Lernen“ in verschiedenen Diskussionen und Foren auf, aber was genau bedeutet er? Maschinelles Lernen kann als Methode zur Datenanalyse definiert werden, die auf Mustererkennung und rechnerischem Lernen basiert. Es besteht aus verschiedenen Algorithmen wie neuronalen Netzen, Entscheidungsbäumen, Bayes'schen Netzen usw. Maschinelles Lernen verwendet diese Algorithmen, um aus Daten zu lernen und verborgene Erkenntnisse aus Daten wiederherzustellen. Der Lernprozess ist iterativ, sodass die neuen Daten auch unbeaufsichtigt behandelt werden. Die Wissenschaft, aus früheren Daten zu lernen und sie für zukünftige Daten zu verwenden, ist nicht neu, gewinnt jedoch an Popularität.
Was ist maschinelles Lernen?
Während einige Leute glauben, dass maschinelles Lernen nicht besser ist als traditionelle Methoden der Computerprogrammierung, die immer noch angewendet werden, betrachten viele das maschinelle Lernen als eine Revolution auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Sie glauben, dass Maschinen mit dieser Technologie in der Lage sein werden, Dinge zu lernen und Dinge mit ihrer eigenen Erfahrung zu tun, anstatt einfach menschlichen Anweisungen zu folgen.
Um mehr über die Bedeutung des maschinellen Lernens zu erfahren, können wir es mit der traditionellen Computerprogrammierung vergleichen. In den folgenden Abschnitten wird mehr über maschinelles Lernen und dessen Unterschied zur herkömmlichen Programmierung gesprochen. (Einige Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens finden Sie unter Die Versprechen und Gefahren des maschinellen Lernens.)
