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.

• Überwachtes Lernen: Modell lernt aus gekennzeichneten Beispielen (z. B. E-Mail → Spam/Nicht-Spam).
• Unüberwachtes Lernen: Modell findet Muster selbst (z. B. Kundensegmentierung).
• Bestärkendes Lernen: Modell lernt durch Belohnung/Bestrafung (z. B. beim Spielen oder Navigieren).

Ein Modell zur Kreditbewertung lernt anhand historischer Daten, ob ein neuer Antrag als risikoreich eingestuft wird oder nicht.

• ML-Metriken
• Lernarten in der Theorie
• Modell

methoden ml überblick