Maschinelles Lernen
Auch bekannt als: ML, Machine Learning
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und sich verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
Für den dauerhaften Betrieb solcher Systeme im Unternehmen reicht das Modell allein nicht aus. Es braucht Daten, Governance und Prozesse. Wie daraus eine permanente Geschäftsfunktion wird, beschreibt der Ansatz der AI Operations von netzstrategen.
FAQ
Was ist der Unterschied zwischen Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für Maschinen, die intelligentes Verhalten zeigen. Maschinelles Lernen ist die wichtigste Methode darunter: Statt Regeln explizit zu programmieren, lernt das System Muster aus Daten.
Welche Daten braucht Maschinelles Lernen? ML-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die sie speisen. Entscheidend sind Qualität, Repräsentativität und ausreichende Menge. Schlechte Datenqualität ist einer der häufigsten Gründe, warum ML-Projekte scheitern.
Ist Maschinelles Lernen dasselbe wie Generative AI? Nein. Generative AI ist eine spezielle Anwendung des Maschinellen Lernens, die neue Inhalte wie Text oder Bilder erzeugt. ML umfasst darüber hinaus auch klassische Aufgaben wie Klassifikation, Prognose und Mustererkennung.
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