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Maschinelles Lernen ist eine spezielle Art von Algorithmus, der aus Daten lernen und Vorhersagen treffen kann. Wenn wir mehr Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, kann maschinelles Lernen Vorhersagen angemessener machen. Es gibt jedoch Fallstricke, die ebenfalls sorgfältig untersucht werden müssen.
Was ist maschinelles Lernen?
Bevor wir uns zu sehr mit dem Thema befassen, ist es äußerst wichtig zu wissen, was maschinelles Lernen tatsächlich ist. Es ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf das Lernen durch Berechnung und das Erkennen der Muster der bereitgestellten Daten konzentriert. Es wird nun verwendet, um Maschinen zu erstellen, die mithilfe vieler ausgefeilter Algorithmen selbstständig Entscheidungen treffen können.
Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können Maschinen Wissen erwerben, verschiedene Dinge kennen lernen, indem sie die reale Welt erkunden, Fragen zu dem Wissen stellen, das sie erwerben, und vieles mehr. Diese Fähigkeiten helfen der Maschine zu denken, zu verstehen und ebenfalls aus ihrer Umgebung zu lernen, die Logik hinter jedem Konzept zu finden, vorherzusagen und dann eine entsprechende Vorhersage zu treffen.
