Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist der Teil der künstlichen Intelligenz, bei dem ein Verfahren seine Regeln nicht vorgegeben bekommt, sondern sie aus Daten ableitet.

Man unterscheidet drei Arten danach, was dem System beim Lernen zur Verfügung steht:

• Überwachtes Lernen: Zu jedem Trainingsdatensatz gibt es ein Label mit der richtigen Antwort. Beispiel: k-NN.
• Unüberwachtes Lernen: Es gibt keine Labels, das System sucht selbst nach Gruppen und Mustern. Beispiel: k-Means.
• Bestärkendes Lernen: Es gibt weder Labels noch Vorgaben, sondern Belohnung und Bestrafung. Beispiel: eine Spiel-KI.

Eine vierte Bezeichnung trifft man bei Sprachmodellen: Beim selbstüberwachten Lernen erzeugt das System seine Zielwerte selbst aus den Daten — jedes Wort eines Textes ist das Lernziel für das vorhergehende.