Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Computer lernen, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen, ohne explizit programmiert zu werden. Statt feste Regeln vorzugeben, trainiert man ein ML-Modell mit großen Datenmengen, damit es selbstständig Vorhersagen oder Entscheidungen treffen kann. Der Lernprozess basiert auf Algorithmen, die die Daten analysieren und daraus Regeln ableiten. Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen, wie überwachtes Lernen (mit gelabelten Daten), unüberwachtes Lernen (ohne Labels) und bestärkendes Lernen (durch Belohnung von Aktionen). Beispiele sind Bilderkennung, Sprachübersetzung und Empfehlungssysteme. Das Ziel ist, die Leistung des Modells durch Training zu verbessern.
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