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Künstliche Intelligenz erklärt – verständlich und praxisnah

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methoden:ml

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 +====== 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 ====
 +  * **[[theorie:lernen|Supervised Learning]]**: [[glossar:model|Modell]] lernt aus gekennzeichneten Beispielen (z. B. E-Mail → Spam/Nicht-Spam).
 +  * **[[theorie:lernen|Unsupervised Learning]]**: [[glossar:model|Modell]] findet Muster selbst (z. B. Kundensegmentierung).
 +  * **[[theorie:lernen|Reinforcement Learning]]**: [[glossar:model|Modell]] lernt durch Belohnung/Bestrafung (z. B. beim Spielen oder Navigieren).
 +
 +==== Beispiel ====
 +Ein [[glossar:model|Modell]] zur Kreditbewertung lernt anhand historischer Daten, ob ein neuer Antrag als risikoreich eingestuft wird oder nicht.
 +
 +==== Weiterführende Seiten ====
 +  * [[theorie:lernen|Lernarten in der Theorie]]
 +  * [[glossar:model|[[glossar:model|Modell]]]]
 +
 +{{tag>methoden ml überblick}}
methoden/ml.1747720639.txt.gz · Zuletzt geändert: 2025/05/20 07:57 von 20.171.207.105

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