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Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Dazu bauen Algorithmen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell auf, das auf Trainingsdaten beruht und welches gegen die Testdaten getestet wird. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt (siehe Überanpassung), sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten erkannt. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer) oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern (Überanpassung; englisch overfitting).[1][2] Aus dem weiten Spektrum möglicher Anwendungen seien hier genannt: automatisierte Diagnoseverfahren, Erkennung von Kreditkartenbetrug, Aktienmarktanalysen, Klassifikation von Nukleotidsequenzen, Sprach- und Texterkennung sowie autonome Systeme.
Zu unterscheiden ist der Begriff zudem von dem Begriff „Deep Learning“, welches nur eine mögliche Lernvariante mittels künstlicher neuronaler Netze darstellt.
Deep Learning
Deep Learning (deutsch: mehrschichtiges Lernen, tiefes Lernen[2] oder tiefgehendes Lernen) bezeichnet eine Methode des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze (KNN) mit zahlreichen Zwischenschichten (englisch hidden layers) zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht einsetzt und dadurch eine umfangreiche innere Struktur herausbildet.[3][4][5] Es ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung.
•Künstliche Intelligenz
•GPT
•Deep Learning
•Machine Learning (Language)
•Neuronale Netze
