Maschinelles Lernen (ML)
Teilgebiet der KI, in dem ein Programm aus Beispieldaten ein Modell lernt, statt dass Menschen jede Regel einzeln vorgeben.
Definition
Beim maschinellen Lernen bekommt ein Lernverfahren viele Beispiele und passt daraufhin die Parameter eines Modells an. Das fertige Modell kann dann Vorhersagen für neue Fälle treffen, die es so noch nicht gesehen hat. Man unterscheidet grob drei Arten: überwachtes Lernen mit beschrifteten Beispielen, unüberwachtes Lernen ohne Beschriftung und bestärkendes Lernen über Belohnung. Maschinelles Lernen ist ein Teil der KI, Deep Learning wiederum ist ein Teil des maschinellen Lernens. Wichtig für dich: Das Modell übernimmt Muster aus den Daten, auch ungewollte. Sind die Daten einseitig, sind es oft auch die Ergebnisse.
Beispiel
Ein Beispiel für den Unterricht: Die Schüler sortieren Fotos von Blättern nach Baumarten und trainieren damit ein einfaches Bilderkennungsprogramm. Danach testen sie es mit neuen Blättern. Fehlen im Training z. B. Herbstblätter, erkennt das Modell diese schlechter. So wird sichtbar, dass die Auswahl der Beispiele das Ergebnis bestimmt.
Verwandte Begriffe
Weiterführend
Zuletzt aktualisiert: 18. Oktober 2026