Beim maschinellen Lernen handelt es sich um statistisch-mathematische Verfahren, um große Datenmengen zu analysieren. Hierzu gehört z. B. Mustererkennung in großen Datenmengen (Texte, Video- oder Bilddaten). Über spezielle Modelle (z. B. DBSCAN zur Clusteranalyse oder K Nearest Neighbor zur Klassifikation von Fällen) können auch Prognosen vorgenommen werden. Damit kommt das maschinelle Lernen ohne manuelle Wissenseingabe oder explizite Programmierung eines Lösungswegs aus.

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