Was ist eigentlich maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) stellt einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) dar, welcher sich auf die Entwicklung von Computeralgorithmen konzentriert, die sich durch Erfahrung und die Nutzung von Daten automatisch verbessern. In einfacher Sprache ausgedrückt, ermöglicht maschinelles Lernen Computern, aus Daten zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen, ohne dass sie dafür explizit programmiert wurden.

Im Kern besteht die Zielsetzung des maschinellen Lernens in der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen, welche die Grundlage für die genannten Entscheidungen und Vorhersagen bilden. Die Algorithmen sind so konzipiert, dass sie im Laufe der Zeit eine Optimierung ihrer Leistung erfahren und somit eine präzisere und effektivere Entscheidungsfindung ermöglichen, wobei die Genauigkeit der Vorhersage mit der Menge der verarbeiteten Daten zunimmt.

Im Rahmen der traditionellen Programmierung folgt ein Computer einer Reihe vordefinierter Anweisungen, um eine Aufgabe zu erfüllen. Im Gegensatz dazu wird beim maschinellen Lernen dem Computer lediglich eine Reihe von Beispielen (Daten) und eine zu erfüllende Aufgabe vorgegeben. Die Art und Weise, wie der Computer die Aufgabe auf der Grundlage der Beispiele bewältigt, liegt dabei in seiner Eigeninitiative.

Sofern der Wunsch besteht, dass ein Computer Bilder von Katzen erkennt, wird diesem keine exakte Beschreibung dessen, wie eine Katze aussieht, übermittelt. Anstatt eine exakte Definition zu liefern, wird dem maschinellen Lernalgorithmus lediglich eine Vielzahl von Katzenbildern präsentiert, sodass dieser die gemeinsamen Muster und Merkmale, die eine Katze ausmachen, selbstständig ermitteln kann. Im Laufe der Zeit, mit zunehmender Verarbeitung von Bildern, verbessert sich die Erkennungsleistung des Algorithmus, sodass selbst Bilder, die dem Algorithmus zuvor nicht bekannt waren, korrekt als Katzen identifiziert werden können.

Die Fähigkeit, aus Daten zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern, macht maschinelles Lernen zu einer außerordentlich leistungsfähigen und vielseitigen Methode. Sie ist die treibende Kraft hinter zahlreichen technologischen Fortschritten, die wir gegenwärtig beobachten können, darunter Sprachassistenten, Empfehlungssysteme, selbstfahrende Autos und prädiktive Analysen.

Literatur