Machine Learning im Alltag von Teams – Begriffe ohne Mathe-Falle
Machine Learning ohne Mathe-Falle
Machine Learning (maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Statt jeden Schritt vorzuschreiben, erkennen Modelle Muster in Daten und verbessern Vorhersagen über Feedback.
Wie funktioniert Machine Learning?
1.Daten sammeln – Der Algorithmus braucht Trainingsdaten (z. B. E-Mails, die als Spam markiert sind)
2.Muster erkennen – Das Modell findet Muster in den Daten
3.Vorhersagen treffen – Bei neuen Daten kann es Vorhersagen machen (z. B. „Diese E-Mail ist Spam")
4.Sich verbessern – Mit mehr Daten und Feedback wird das Modell genauer
Arten von Machine Learning
•Überwachtes Lernen – Lernt aus Beispielen mit bekannten Ergebnissen
•Unüberwachtes Lernen – Findet selbständig Muster in Daten
•Bestärkendes Lernen – Lernt durch Ausprobieren und Belohnung
Wo wird Machine Learning eingesetzt?
•Sprachassistenten (Siri, Alexa)
•Empfehlungssysteme (Netflix, Spotify)
•Betrugserkennung bei Banken
•Automatisierte Textgenerierung (ChatGPT)
•Bilderkennung und -verarbeitung
•Predictive Maintenance in der Industrie
Machine Learning im KI-Programm
Im Campus-Kurs arbeitest Du die Grundlagen praxisnah ab – von der Idee bis zu kleinen Datenübungen. Programmierkenntnisse sind keine Pflicht.