Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der Systemen die Fähigkeit verleiht, aus Daten zu lernen, sich anzupassen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein, spezifische Aufgaben auszuführen. Im Kern analysieren ML-Modelle große Datenmengen, erkennen Muster und Gesetzmäßigkeiten und nutzen diese Erkenntnisse, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen oder Entscheidungen autonom zu treffen.

Der Prozess des maschinellen Lernens umfasst mehrere Schritte, beginnend mit der Datensammlung. Anschließend erfolgt die Datenverarbeitung und -aufbereitung, bei der Daten gereinigt und in ein Format gebracht werden, das von ML-Algorithmen effektiv genutzt werden kann. Sobald die Daten vorbereitet sind, wird ein ML-Modell ausgewählt und trainiert, indem es mit einem Teil der Daten gefüttert wird, um Muster und Zusammenhänge zu lernen. Die Leistung des Modells wird dann anhand eines separaten Datensatzes bewertet und optimiert. Schließlich kann das trainierte Modell zur Vorhersage oder Entscheidungsfindung auf neue, unbekannte Daten angewendet werden.

Maschinelles Lernen hat eine Vielzahl von Anwendungen, darunter die Bild- und Spracherkennung, Empfehlungssysteme, medizinische Diagnosen und vieles mehr, was es zu einem revolutionären und sich ständig weiterentwickelnden Feld macht.