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Machine Learning
Machine Learning (ML) bezeichnet einen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), bei dem Algorithmen trainiert werden, Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen oder Entscheidungen abzuleiten – ohne explizit programmiert zu werden. Im Gegensatz zu traditioneller Softwareentwicklung lernt ML-Modelle durch Erfahrung, indem sie große Datenmengen analysieren und kontinuierlich optimieren.
Schlüsselvergleiche und Abgrenzungen
Machine Learning wird oft mit KI verwechselt, ist jedoch ein Unterbereich. Während KI allgemein menschenähnliche Intelligenz in Maschinen nachbildet, fokussiert ML auf datengetriebenes Lernen. Zum Beispiel nutzen Empfehlungssysteme bei Netflix ML-Algorithmen, um Nutzerpräferenzen vorherzusagen, während KI auch regelbasierte Systeme umfasst.
ML-Methode | Beschreibung | Anwendung |
---|---|---|
Überwachtes Lernen | Trainiert mit gelabelten Daten (z. B. „Bild = Katze“) | Spam-Erkennung, Diagnostik in der Medizin |
Unüberwachtes Lernen | Analysiert ungelabelte Daten, um Muster zu finden | Kundensegmentierung, Betrugserkennung |
Bestärkendes Lernen | Lernt durch Trial-and-Error mit Belohnungssystem | Autonomes Fahren, Spielstrategien |
Quelle: Fraunhofer IESE, Coursera
Implikationen und Herausforderungen
ML revolutioniert Branchen wie Gesundheitswesen (z. B. Tumordiagnostik) und Finanzwesen, wirft jedoch ethische Fragen auf. Dazu gehören:
- Datenqualität: Vorurteile in Trainingsdaten führen zu verzerrten Ergebnissen.
- Transparenz: Komplexe Modelle wie neuronale Netze sind schwer nachvollziehbar („Black Box“-Problem).
- Ressourcenverbrauch: Training großer Modelle erfordert enorme Rechenleistung.
Zukunftstrends
Mit der EU-KI-Verordnung entsteht ein regulatorischer Rahmen, der Transparenz und Sicherheit fördert. Gleichzeitig ermöglichen Open-Source-Modelle wie LLaMA kleineren Unternehmen den Einstieg in ML. Generative KI, etwa für Text- und Bildgenerierung, wird zunehmend in kreativen Prozessen integriert.
Fazit
Machine Learning ist ein dynamisches Feld, das sowohl Chancen als auch Risiken birgt. Es erfordert interdisziplinäre Zusammenarbeit – von Datenwissenschaftlern bis zu Ethikexperten – um Technologien verantwortungsvoll zu gestalten. Unternehmen, die ML strategisch einsetzen, können Effizienz steigern und innovative Lösungen entwickeln, wie Predictive Maintenance in der Industrie zeigt.