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-====== Machine Learning ======
+====== 01. Machine Learning ======
 Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen – ohne explizit programmiert zu sein.
 ==== Hauptarten des ML ====
-  * **Überwachtes Lernen**: Modell lernt aus gekennzeichneten Beispielen (z. B. E-Mail → Spam/Nicht-Spam).
+  * **[[theorie:lernen|Supervised Learning]]**: [[glossar:model|Modell]] lernt aus gekennzeichneten Beispielen (z. B. E-Mail → Spam/Nicht-Spam).
-  * **Unüberwachtes Lernen**: Modell findet Muster selbst (z. B. Kundensegmentierung).
+  * **[[theorie:lernen|Unsupervised Learning]]**: [[glossar:model|Modell]] findet Muster selbst (z. B. Kundensegmentierung).
-  * **Bestärkendes Lernen**: Modell lernt durch Belohnung/Bestrafung (z. B. beim Spielen oder Navigieren).
+  * **[[theorie:lernen|Reinforcement Learning]]**: [[glossar:model|Modell]] lernt durch Belohnung/Bestrafung (z. B. beim Spielen oder Navigieren).
 ==== Beispiel ====
-Ein Modell zur Kreditbewertung lernt anhand historischer Daten, ob ein neuer Antrag als risikoreich eingestuft wird oder nicht.
+Ein [[glossar:model|Modell]] zur Kreditbewertung lernt anhand historischer Daten, ob ein neuer Antrag als risikoreich eingestuft wird oder nicht.
 ==== Weiterführende Seiten ====
-  * [[02_methoden:metriken|ML-Metriken]]
+  * [[theorie:lernen|Lernarten in der Theorie]]
-  * [[01_theorie:lernen|Lernarten in der Theorie]]
+  * [[glossar:model|[[glossar:model|Modell]]]]
-  * [[04_glossar:model|Modell]]
 {{tag>methoden ml überblick}}