Kurzantwort
Maschinelles Lernen Maschinelles Lernen bezeichnet Verfahren, bei denen ein Programm Muster aus Beispieldaten ableitet, statt dass jemand Regeln von Hand festlegt. Das Ergebnis ist ein Modell, das auf neue Fälle angewendet wird. Seine Qualität hängt vor allem an den Trainingsdaten – Verzerrungen darin bildet das Modell zuverlässig ab.
Kurz-Fakten
- Die Datenaufbereitung kostet meist mehr Zeit als das Training
- Ein Modell, das auf den Trainingsdaten glänzt, kann auf neuen versagen
- Verzerrungen in den Daten werden nicht ausgeglichen, sondern verstärkt
- Ohne getrennte Prüfdaten ist jede Gütezahl wertlos
Einordnung
Die wichtigste Frage vor jedem Vorhaben lautet: Gibt es genug Beispiele, bei denen die richtige Antwort bekannt ist? Wenn nicht, ist das Problem kein Fall für maschinelles Lernen – egal wie gut es sich anhört.
Wer Maschinelles Lernen angibt
Alphabetisch sortiert. Für eine Reihung nach Bestätigungen reicht die Datengrundlage bei dieser Fähigkeit noch nicht aus; die Reihenfolge sagt hier nichts aus. Stand: 16.08.2026.
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