Machine Learning #95

Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) werden oft
synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Man kann es sich wie
Matroschka-Puppen vorstellen: KI ist die
äußerste Puppe, die große Vision einer denkenden Maschine.
Machine Learning ist die Puppe darin – der
erfolgreichste Ansatz, bei dem die Maschine nicht programmiert
wird, sondern selbst aus Daten lernt.
Deep Learning ist der innerste Kern, die
mächtigste ML-Technik hinter den aktuellen Durchbrüchen.


Diese Ideen sind nicht neu. Nach der "Geburt" in den 1950ern und
einem langen "KI-Winter" kam der "Big Bang" um 2012: Erst das
Zusammentreffen von Big Data, schnellen Gaming-Grafikkarten
(GPUs) und reiferen Algorithmen machte die heutigen Erfolge
möglich.


Im Kern gibt es drei Lernmethoden: Beim Überwachten
Lernen (Supervised) trainiert man das Modell mit einem
"Spickzettel", also gelabelten Daten (z.B. Spam-Mails). Diese
Labels werden oft von einer riesigen, unsichtbaren Industrie von
menschlichen KI-Trainern erstellt. Beim Unüberwachten
Lernen (Unsupervised) agiert das Modell wie ein
Detektiv, der ohne Spickzettel Muster in chaotischen Daten finden
muss (z.B. Kundengruppen). Beim Bestärkenden
Lernen (Reinforcement) lernt ein Agent wie ein Hund
durch Belohnung und Bestrafung (z.B. eine KI, die lernt, Go zu
spielen).


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