Machine Learning

Unüberwachtes Lernen: Das System lernt aus einer Menge von Beispielen, ohne dass es eine klare Zielsetzung gibt. Es analysiert die Daten, sucht nach Mustern und Zusammenhängen und gruppiert die Daten entsprechend.

Verstärktes Lernen: Das System lernt, indem es sich mit seiner Umgebung auseinandersetzt und durch Feedback lernt, welche Handlungen zu positiven oder negativen Ergebnissen führen. Das System trifft Entscheidungen und erhält Feedback, das es nutzt, um seine Entscheidungen in Zukunft zu verbessern.

ML hat viele Anwendungen, wie zum Beispiel Bilderkennung, Spracherkennung, automatische Übersetzungen, Vorhersagen und Entscheidungsfindung. Es ist ein wichtiger Bestandteil von vielen Technologien, wie zum Beispiel selbstfahrenden Autos, personalisierten Empfehlungssystemen und Chatbots.

Es ist wichtig zu beachten, dass ML-Modelle keine vollständige Intelligenz besitzen und auf Daten angewiesen sind, um Entscheidungen zu treffen. Es ist auch wichtig, sicherzustellen, dass ML-Modelle fair, transparent und ethisch sind und keine diskriminierenden Entscheidungen treffen.