Maschinelles Lernen oder maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Fähigkeit von Systemen konzentriert, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Ziel ist die Entwicklung von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, zu lernen und Aufgaben auszuführen, indem sie Ergebnisse vorhersagen oder Muster in Daten identifizieren.
Schlüsselprozesse beim maschinellen Lernen
Der Lernprozess in ML umfasst im Allgemeinen mehrere wesentliche Schritte:
Datenerfassung: Der erste Schritt besteht darin, einen großen und vielfältigen Datensatz zu sammeln, aus dem das System lernen kann. Diese Daten können aus vielen Quellen stammen, z. B. Online-Protokollen, Sensoren, Transaktionen usw.
Datenvorverarbeitung: Daten müssen normalerweise bereinigt und organisiert werden. Dazu gehört der Umgang mit fehlenden Werten, die Normalisierung von Datenbereichen und die Kodierung kategorialer Variablen.
Datenaufteilung: Die Daten werden in Trainings- und Testsätze aufgeteilt. Der Trainingssatz lehrt das Modell und der Testsatz bewertet seine Genauigkeit.
Modellauswahl: Ein ML-Modell wird basierend auf dem zu lösenden Problem ausgewählt (z. B. Regression, Klassifizierung, Clustering).
Modelltraining: Das Modell lernt aus den Trainingsdaten, indem es seine Parameter anpasst, um den Fehler in seinen Vorhersagen oder Klassifizierungen zu minimieren.
Modellbewertung: Nach dem Training wird das Modell mithilfe des Testsatzes bewertet, um seine Genauigkeit und Verallgemeinerung zu überprüfen.
Optimierung und Optimierung: Basierend auf den Bewertungsergebnissen sind möglicherweise Anpassungen des Modells erforderlich, um seine Leistung zu verbessern, z. B. die Änderung von Hyperparametern oder die Verwendung weiterer Daten.
Arten des Lernens
Es gibt verschiedene Arten des Lernens in ML, die jeweils für unterschiedliche Arten von Aufgaben geeignet sind:
Überwachtes Lernen: Das Modell lernt anhand eines Datensatzes, der die richtigen Antworten enthält. Ziel ist es, eine Zuordnung von Eingaben zu Ausgaben zu erlernen.
Unüberwachtes Lernen: Wir arbeiten mit Daten ohne Labels und das Ziel besteht darin, zugrunde liegende Muster oder Strukturen zu identifizieren.
Reinforcement Learning: Das Modell lernt durch Versuch und Irrtum und nutzt Belohnungen und Strafen, um Strategien zu entwickeln.
Kurz gesagt ermöglicht maschinelles Lernen es Systemen, Fähigkeiten zu entwickeln und ihre Leistung durch Erfahrung zu verbessern, was die Art und Weise, wie wir Probleme angehen und Lösungen in verschiedenen Bereichen entwerfen, revolutioniert hat.
Maschinelles Lernen oder maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Fähigkeit von Systemen konzentriert, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Ziel ist die Entwicklung von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, zu lernen und Aufgaben auszuführen, indem sie Ergebnisse vorhersagen oder Muster in Daten identifizieren.
Schlüsselprozesse beim maschinellen Lernen
Der Lernprozess in ML umfasst im Allgemeinen mehrere wesentliche Schritte:
Arten des Lernens
Es gibt verschiedene Arten des Lernens in ML, die jeweils für unterschiedliche Arten von Aufgaben geeignet sind:
Kurz gesagt ermöglicht maschinelles Lernen es Systemen, Fähigkeiten zu entwickeln und ihre Leistung durch Erfahrung zu verbessern, was die Art und Weise, wie wir Probleme angehen und Lösungen in verschiedenen Bereichen entwerfen, revolutioniert hat.