Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik, der „maschinelles Lernen“ bedeutet.
Es ist Teil des Konzepts der künstlichen Intelligenz, das Wege untersucht, wie Maschinen Aufgaben ausführen können, die von Menschen ausgeführt würden.
Es ist eine in Computern verwendete Programmierung, die durch vordefinierte Regeln gebildet wird, die es Computern ermöglichen, Entscheidungen auf der Grundlage früherer Daten und der vom Benutzer verwendeten Daten zu treffen.
Je nach Programm kann der Computer Entscheidungen treffen, die Probleme lösen oder zum Beispiel Veröffentlichungen im Internet ankurbeln.
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Die Grundlage der Operation sind die Algorithmen, die definierte Sequenzen aus Informationen und Anweisungen sind, die vom Computer befolgt werden.
Diese Sequenzen ermöglichen es Computern, je nach Situation und den eingegebenen Informationen eine Entscheidung zu treffen.
Es ist der Algorithmus, der Informationen darüber enthält, wie bestimmte Prozeduren und Operationen ausgeführt werden oder wie eine Aktion ausgeführt werden soll.
Es gibt verschiedene Arten von Anwendungs- und Programmiersprachen für die Verwendung von Algorithmen. Sie variieren je nach Bedarf oder Zweck des erstellten Algorithmus.
Arten des maschinellen Lernens
Es gibt zwei Hauptarten des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.
überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen wird ein vorheriger Datensatz in das Gerät eingegeben, und die Vorschläge, die dem Benutzer gegeben werden, müssen den registrierten Daten ähneln.
Grundsätzlich werden die Informationen verwendet, um ein vom Benutzer erwartetes Ergebnis vorherzusagen oder die verwendeten Elemente zu klassifizieren.
Beispiel: Ein Foto wird im Internetbrowser platziert, der nach Informationen über die Herkunft des Bildes oder anderer ähnlicher Bilder sucht.
unbeaufsichtigtes Lernen
Beim unüberwachten Lernen gibt es kein spezifisches erwartetes Ergebnis, dh es ist nicht möglich, die Ergebnisse der Informationsüberquerung vorherzusagen.
Bei dieser Art des Lernens werden die Daten gruppiert und die Ergebnisse ändern sich entsprechend den Variablen.
Beispiel: In einer Bibliothekssuchmaschine ist es möglich, unterschiedliche Ergebnisse zu erhalten. Das Ändern der Ergebnisse hängt von der Art der durchgeführten Suche und den verwendeten Variablen wie Buchname, Autorname oder Veröffentlichungsdatum ab.
Siehe auch die Bedeutung von Künstliche Intelligenz.
Wozu dient maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen kann für viele Funktionen verwendet werden. Einer der am häufigsten verwendeten ist heutzutage in den Bereichen Social Media, Internetsuche und digitales Marketing.
Beispielsweise werden maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um einem Internetnutzer Vorschläge zu machen. Sie werden in E-Commerce-Websites, sozialen Netzwerken, Spielen, Videospeicherplattformen und Musikwiedergabeanwendungen verwendet.
In diesem Fall verwendet der Algorithmus Ihre Sequenzdaten und die Verlaufsdaten des Internetbrowsers, um dem Benutzer neue Vorschläge zu machen. Benutzereinstellungen während des Surfens und der Datenfreigabe werden verwendet, um ähnliche Programme oder Dienste vorzuschlagen.
Dies sind häufigere Anwendungen, aber maschinelles Lernen kann auch auf viele andere Situationen angewendet werden, wie zum Beispiel:
- Internetrecherchen,
- Datensammlung und Analyse,
- Spam-Nachrichten verfolgen,
- Organisation und Klassifizierung von Informationen,
- Suche nach Betrug im Internet.
Unterschied zwischen maschinelles Lernen und tiefes Lernen
Sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning sind Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zu nutzen. Aber es gibt einen Unterschied zwischen ihnen, weil Deep Learning (was Deep Learning bedeutet) Eigenschaften hat, die der menschlichen Lernfähigkeit ähnlicher sind.
Deep Learning nutzt auch die Vorhersage von Ergebnissen aus etablierten Daten. Der Unterschied besteht darin, dass dies präziser geschieht, eher wie im Gehirn eines Menschen, weil der Computer Informationen flexibler anpassen kann.
Dies geschieht, weil beim Deep Learning ein künstliches neuronales Netz entsteht, das ähnlich funktioniert wie das Netzwerk der Neuronen im menschlichen Gehirn.
Es ist dieses Netzwerk, das dafür sorgt, dass die Funktionsweise der Maschine viele Ähnlichkeiten mit der Funktionsweise des Gehirns hat und in der Lage ist, Informationen zu lernen und zu interpretieren.
Siehe auch die Bedeutungen von Software und Bitcoin.