Glossar · AIZuletzt aktualisiert: 3. Juli 2026

Was ist Machine Learning Systems?

Dabei handelt es sich um Computersysteme, die durch die Analyse von Daten selbstständig lernen und im Laufe der Zeit genauere Vorhersagen treffen können.

Definition

Diese Systeme erlernen Regeln selbst, indem sie Beispiele aus Daten extrahieren, anstatt sie explizit zu programmieren. Sobald es trainiert ist, nutzt es vergangene Erfahrungen, um Vorhersagen zu treffen, wenn es mit neuen, noch nie gesehenen Daten konfrontiert wird. Sie verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit durch einen konstanten Datenfluss.

Analogie: Es ist wie ein Kind, das einmal das Feuer berührt, lernt, dass es brennt, ohne es einem immer wieder sagen zu müssen, und es nie wieder berührt.

So funktioniert es

Dem Modell werden große Datensätze übergeben, das Modell findet Muster in diesen Daten und erstellt ein mathematisches Modell, um ein Ergebnis zu erzielen.

Wo es eingesetzt wird

Es wird in Empfehlungssystemen, Betrugserkennung, Gesundheitsanalysen und autonomen Fahrzeugen eingesetzt.

Häufige Fragen

Wie unterscheidet es sich von künstlicher Intelligenz?

Maschinelles Lernen ist ein Unterzweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf das Lernen aus Daten konzentriert; Nicht jede künstliche Intelligenz nutzt maschinelles Lernen.