{"id":6824,"date":"2024-09-05T17:15:55","date_gmt":"2024-09-05T15:15:55","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.test-it.hu\/?p=6824"},"modified":"2024-10-02T09:44:34","modified_gmt":"2024-10-02T07:44:34","slug":"arten-des-maschinellen-lernens-und-wie-sie-funktionieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dev.test-it.hu\/de\/aidata\/a-gepi-tanulas-fajtai-es-mukodese\/","title":{"rendered":"Arten des maschinellen Lernens und wie es funktioniert\u00a0"},"content":{"rendered":"
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Maschinelles Lernen\u00a0<\/h1>\n

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Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der K\u00fcnstlichen Intelligenz, dessen Ziel es ist, Algorithmen und Modelle zu entwickeln, die es Maschinen erm\u00f6glichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne ihre Logik explizit zu programmieren.\u00a0\u00a0<\/p>\n

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Worin unterscheidet sich maschinelles Lernen von herk\u00f6mmlicher Programmierung?\u00a0<\/h2>\n

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In der traditionellen Programmierung bildet der Entwickler (Programmierer) zum Beispiel die Gesch\u00e4ftslogik explizit ab, auf deren Grundlage eine Entscheidung getroffen werden soll. Das hei\u00dft, der Programmierer erh\u00e4lt eine Gesch\u00e4ftsanforderung (Input) und schreibt ein Programm, das genau das tut, was in der Anforderung festgelegt wurde.\u00a0\u00a0<\/p>\n

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Im Fall der K\u00fcnstlichen Intelligenz definieren wir nicht im Voraus, nach welchen Kriterien wir eine gesch\u00e4ftliche Entscheidung treffen m\u00f6chten. Stattdessen \u00fcbergeben wir Daten an einen Lernalgorithmus, der aus diesen Daten die zugrunde liegende Gesch\u00e4ftslogik lernt. Der KI-Entwickler (Data Scientist) verwendet also Daten als Eingabe, und das Ergebnis dieses Prozesses ist ein trainiertes Modell.\u00a0\u00a0<\/p>\n

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Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?\u00a0<\/h2>\n

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\u00fcberwachtes Lernen\u00a0<\/h3>\n

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Im Lernprozess erh\u00e4lt der Algorithmus Daten, bei denen bekannt ist, welcher Klasse jede Beobachtung angeh\u00f6rt (Zielvariable). Zum Beispiel, ob eine Banktransaktion betr\u00fcgerisch war oder nicht. Auf diese Weise kann der Algorithmus lernen, wie er den Wert der Zielvariable aus den \u00fcbrigen verf\u00fcgbaren Daten (Eingangsvariablen) ableiten kann.\u00a0\u00a0<\/p>\n

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Im Gesch\u00e4ftsleben ist dies eine der am h\u00e4ufigsten angewandten Methoden. Ihr gro\u00dfer Vorteil besteht darin, dass wir die Genauigkeit des trainierten Modells anhand historischer Daten testen k\u00f6nnen.\u00a0\u00a0<\/p>\n

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Die am h\u00e4ufigsten verwendeten Verfahren innerhalb des \u00fcberwachten Lernens sind:\u00a0<\/p>\n

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