Machine Learning
Machine Learning – auf Deutsch maschinelles Lernen – ist die Technik, mit der Computer aus Beispielen lernen, statt für jeden Fall programmiert zu werden. Es ist der Motor hinter dem meisten, was heute „Künstliche Intelligenz“ heißt: Ein Modell erkennt Muster in Daten und überträgt sie auf Neues. Die Kurse hier führen von der Idee bis zur eigenen Anwendung.
Lernen aus Daten statt fester Regeln
Klassische Software folgt Regeln, die jemand vorgibt; ein lernendes System leitet die Regeln selbst aus Daten ab. Damit das gelingt, braucht es drei Zutaten: genügend und saubere Daten – im großen Maßstab Big Data –, ein passendes Verfahren und die ehrliche Prüfung, ob das Gelernte auch auf neue Fälle zutrifft. Genau dieses Prüfen trennt seriöses ML vom Zaubertrick: Ein Modell, das nur seine Trainingsdaten auswendig kennt, ist wertlos.
Anwenden oder selbst trainieren?
Auch hier entscheidet die Tiefe über den passenden Kurs. Vortrainierte Modelle nutzen und in eigene Anwendungen einbauen gelingt heute ohne tiefe Mathematik. Eigene Modelle entwerfen, trainieren und bewerten gehört in die Data Science und verlangt Statistik und Programmierung, meist in Python. Beides ist legitim – ein Kurs sollte nur klar sagen, welches Ziel er verfolgt, statt mit dem Schlagwort zu locken.
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Häufige Fragen
- Was unterscheidet Machine Learning von Künstlicher Intelligenz?
- Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für Systeme, die Intelligentes leisten; Machine Learning ist der heute wichtigste Weg dorthin – das Lernen aus Daten. Fast jede moderne KI steckt voller maschinellem Lernen, aber nicht jede regelbasierte KI ist ML.
- Wie viel Mathematik brauche ich?
- Zum Anwenden vortrainierter Modelle wenig; zum eigenen Trainieren deutlich mehr – vor allem Statistik, Wahrscheinlichkeit und lineare Algebra. Viele Kurse bauen dieses Fundament schrittweise mit auf.
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