Machine Learning

Als Teilbereich von künstlicher Intelligenz ist Machine Learning eine spannende und fordernde Materie für Forscher∗innen. Der Begriff Machine Learning beschreibt den Erwerb von Wissen durch ein künstliches System. Ein Computer generiert selbstständig Wissen analog zum menschlichen Lernprozess. Dieses Wissen erlangt ein Computer durch Erfahrung und diese Erfahrung wiederum macht es der Maschine möglich neue Lösungen für bestehende, aufkommende oder weit in der Zukunft liegende Probleme zu finden. Dahinter verbergen sich viele Algorithmen, anhand derer sich der Computer Muster, Regeln und Gesetzmäßigkeiten aneignet. Aufgrund dieser Erkenntnisse vermag er es in weiterer Folge zu lernen und sich zu optimieren. Daten werden sozusagen in intelligenter Weise verarbeitet und logisch aneinander geknüpft.
Oder in anderen Worten: Machine Learning beschäftigt sich mit der automatisierten Entwicklung von Algorithmen basierend auf empirischen Daten, die es ermöglichen sollen, verbesserte Prognosen zu liefern oder Lösungen für noch unbekannte Probleme zu finden. (Machine Learning 2019)

Besonders im Feld der Datenkategorisierung hat Machine Learning ein hohes Entfaltungspotential. Eine Flut an Daten, die lediglich semantisch geordnet wird, hat wohl wenig nutzen, dafür ist die Datenmasse zu groß. Jedoch ist es ein Vorteil, wenn ein selbstständig lernender Algorithmus es vermag die Datenmengen zu analysieren und dementsprechend in erwartungskonforme Ergebnisse umzuwandeln und zu kategorisieren.

Quellen
exactag. 2018. Was ist Machine Learning und wie funktioniert es? https://www.exactag.com/was-ist-machine-learning-und-wie-funktioniert-es/. Zugegriffen am 25.02.2019.

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