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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