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Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und Aufgaben zu erledigen, ohne explizit programmiert zu werden. Das maschinelle Lernen basiert auf der Idee, dass Computer Algorithmen entwickeln können, die Muster und Strukturen in Daten erkennen und daraus lernen können.
Der Prozess des maschinellen Lernens besteht in der Regel aus den folgenden Schritten:
Datenbeschaffung: Zunächst werden Daten gesammelt, die für die zu lösende Aufgabe relevant sind. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel Sensoren, Datenbanken oder dem Internet.
Datenbereinigung und Vorbereitung: Die gesammelten Daten werden aufbereitet, um sicherzustellen, dass sie qualitativ hochwertig und für das Modell geeignet sind. Dies kann Aufgaben wie das Entfernen von fehlerhaften Daten, die Normalisierung von Werten oder die Umwandlung von Daten in ein geeignetes Format umfassen.
Merkmalsextraktion: In diesem Schritt werden relevante Merkmale aus den vorbereiteten Daten extrahiert. Dieser Schritt ist wichtig, um die Dimensionalität der Daten zu reduzieren und die relevanten Informationen zu erfassen, die für das Lernen wichtig sind.
Modellbildung: Hier wird ein maschinelles Lernmodell erstellt, das auf den vorbereiteten Daten trainiert wird. Es gibt verschiedene Arten von Lernalgorithmen, wie zum Beispiel überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen, die je nach Art der Aufgabe und der verfügbaren Daten angewendet werden können.
Modelltraining: Das Modell wird mit den vorbereiteten Daten trainiert, indem es auf die Daten angewendet wird und seine internen Parameter an die Muster in den Daten angepasst werden. Während des Trainingsversuchs optimiert das Modell seine Parameter, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Evaluierung und Feinabstimmung: Nach dem Training wird das Modell auf Testdaten ausgewertet, um seine Leistung zu bewerten. Wenn das Modell nicht die gewünschten Ergebnisse liefert, kann es angepasst und erneut trainiert werden, um die Leistung zu verbessern. Dieser Schritt kann iterativ durchgeführt werden, bis das gewünschte Leistungsniveau erreicht ist.
Vorhersage oder Entscheidungsfindung: Nachdem das Modell trainiert und evaluiert wurde, kann es verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, wenn es neuen Daten ausgesetzt wird, die es nicht während des Trainings gesehen hat.
Dies sind die grundlegenden Schritte des maschinellen Lernens. Je nach der spezifischen Aufgabe und den verfügbaren Daten können jedoch weitere Schritte oder Techniken erforderlich sein.