{"id":39407,"date":"2025-02-14T08:54:19","date_gmt":"2025-02-14T07:54:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bechtle-plm.com\/?post_type=glossar&p=39407"},"modified":"2025-02-20T08:37:56","modified_gmt":"2025-02-20T07:37:56","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"glossar","link":"https:\/\/www.bechtle-plm.com\/glossar\/machine-learning\/","title":{"rendered":"Machine Learning"},"content":{"rendered":"\n

Machine Learning<\/h1>\n\n\n\n

Was ist Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Machine Learning (ML)<\/strong>, zu Deutsch maschinelles Lernen<\/strong>, ist ein Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI)<\/strong><\/a>. Dabei lernen Computer aus Daten<\/strong>, ohne explizit programmiert zu werden. Statt einer festen Regelmenge entwickeln ML-Modelle ihre eigenen Algorithmen, indem sie Muster und Zusammenh\u00e4nge in Daten erkennen.<\/p>\n\n\n\n

Maschinelles Lernen wird heute in vielen Branchen eingesetzt, von Sprachassistenten und Bilderkennung<\/strong> bis hin zur Medizin und Finanzanalyse<\/strong>. Durch den Einsatz moderner Algorithmen und leistungsf\u00e4higer Hardware wird ML immer effizienter und vielseitiger.<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert es?<\/h2>\n\n\n\n

Machine Learning basiert auf der Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen, um Muster zu erkennen und daraus Vorhersagen zu treffen. Der typische ML-Prozess l\u00e4sst sich in folgende Schritte unterteilen:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Daten sammeln<\/strong> \u2013 Gro\u00dfe Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten werden bereitgestellt.<\/li>\n\n\n\n
  2. Datenvorbereitung<\/strong> \u2013 Bereinigung, Normalisierung und Transformation der Daten.<\/li>\n\n\n\n
  3. Modellauswahl<\/strong> \u2013 Auswahl eines geeigneten ML-Algorithmus (z. B. Entscheidungsb\u00e4ume, neuronale Netze).<\/li>\n\n\n\n
  4. Training des Modells<\/strong> \u2013 Das Modell wird mit Trainingsdaten gef\u00fcttert und optimiert seine Vorhersagen.<\/li>\n\n\n\n
  5. Evaluierung<\/strong> \u2013 Die Leistung wird mit Testdaten \u00fcberpr\u00fcft.<\/li>\n\n\n\n
  6. Einsatz in der Praxis<\/strong> \u2013 Das trainierte Modell wird f\u00fcr reale Anwendungen genutzt.<\/li>\n\n\n\n
  7. Fortlaufendes Lernen<\/strong> \u2013 Das Modell wird regelm\u00e4\u00dfig mit neuen Daten aktualisiert, um sich weiter zu verbessern.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Welche Arten gibt es?<\/h2>\n\n\n\n

    Die Innovation l\u00e4sst sich in drei Hauptkategorien unterteilen: <\/p>\n\n\n\n

    Art des ML<\/strong><\/th>Beschreibung<\/strong><\/th>Beispiel<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
    \u00dcberwachtes Lernen (Supervised Learning)<\/strong><\/td>Das Modell lernt aus gekennzeichneten Daten (Labeling)<\/td>Spam-Filter, Kreditrisikobewertung<\/td><\/tr>
    Un\u00fcberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)<\/strong><\/td>Das Modell erkennt selbstst\u00e4ndig Muster in unstrukturierten Daten<\/td>Kundensegmentierung, Anomalieerkennung<\/td><\/tr>
    Best\u00e4rkendes Lernen (Reinforcement Learning)<\/strong><\/td>Das Modell lernt durch Belohnungen und Strafen<\/td>Autonomes Fahren, Robotik<\/a>, Computerspiele<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Welche Algorithmen werden verwendet?<\/h2>\n\n\n\n

    ML nutzt verschiedene Algorithmen, die je nach Aufgabe und Datenstruktur ausgew\u00e4hlt werden.<\/p>\n\n\n\n

    Algorithmus<\/strong><\/th>Typ<\/strong><\/th>Anwendungsbereiche<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
    Lineare Regression<\/strong><\/td>\u00dcberwachtes Lernen<\/td>Preisprognosen, Verkaufsanalysen<\/td><\/tr>
    Entscheidungsb\u00e4ume<\/strong><\/td>\u00dcberwachtes Lernen<\/td>Medizinische Diagnosen, Kundenanalysen<\/td><\/tr>
    K\u00fcnstliche Neuronale Netze (ANNs)<\/strong><\/td>\u00dcberwachtes Lernen<\/td>Bilderkennung, Sprachverarbeitung<\/td><\/tr>
    k-Means-Clustering<\/strong><\/td>Un\u00fcberwachtes Lernen<\/td>Kundensegmentierung, Mustererkennung<\/td><\/tr>
    Random Forest<\/strong><\/td>\u00dcberwachtes Lernen<\/td>Betrugserkennung, Risikobewertung<\/td><\/tr>
    Deep Learning (DL)<\/strong><\/td>\u00dcberwachtes Lernen<\/td>Gesichtserkennung, Autonomes Fahren<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Anwendungsbereiche<\/h2>\n\n\n\n

    Maschinelles Lernen wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, um Prozesse zu optimieren und automatisierte Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n

    Branche<\/strong><\/th>Anwendungsfall<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
    Gesundheitswesen<\/strong><\/td>Diagnoseunterst\u00fctzung, personalisierte Medizin<\/td><\/tr>
    Finanzen<\/strong><\/td>Betrugserkennung, algorithmischer Handel<\/td><\/tr>
    Marketing & Werbung<\/strong><\/td>Personalisierte Empfehlungen, Zielgruppenanalyse<\/td><\/tr>
    Automobilindustrie<\/strong><\/td>Autonomes Fahren, Fahrerassistenzsysteme<\/td><\/tr>
    E-Commerce<\/strong><\/td>Produktempfehlungen, Chatbots<\/td><\/tr>
    Produktion & Industrie 4.0<\/strong><\/td>Qualit\u00e4tskontrolle, vorausschauende Wartung<\/td><\/tr>
    Sprach- und Bilderkennung<\/strong><\/td>Gesichtserkennung, \u00dcbersetzungen, Sprachassistenten<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Machine Learning vs. K\u00fcnstliche Intelligenz – Was ist der Unterschied?<\/h2>\n\n\n\n

    Oft werden Machine Learning (ML)<\/strong> und K\u00fcnstliche Intelligenz (KI)<\/strong> synonym verwendet, doch es gibt Unterschiede:<\/p>\n\n\n\n

    Begriff<\/strong><\/th>Definition<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
    K\u00fcnstliche Intelligenz (KI)<\/strong><\/td>\u00dcberbegriff f\u00fcr intelligente Systeme, die menschen\u00e4hnliche Denkprozesse simulieren<\/td><\/tr>
    Machine Learning (ML)<\/strong><\/td>Ein Teilbereich der KI, bei dem Computer aus Daten lernen<\/td><\/tr>
    Deep Learning (DL)<\/strong><\/td>Eine spezielle Form des ML, die auf neuronalen Netzen basiert<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Kurz gesagt:<\/strong> Machine Learning ist eine Methode, um K\u00fcnstliche Intelligenz zu realisieren, und Deep Learning ist eine fortgeschrittene Form des Machine Learnings.<\/p>\n\n\n\n

    Herausforderungen und Grenzen<\/h2>\n\n\n\n

    Trotz der vielen Vorteile gibt es einige Herausforderungen:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Schlechte oder unvollst\u00e4ndige Datens\u00e4tze k\u00f6nnen zu falschen Ergebnissen f\u00fchren.<\/li>\n\n\n\n
    • Viele ML-Modelle, insbesondere neuronale Netze, sind schwer nachvollziehbar (`black box`).<\/li>\n\n\n\n
    • Verzerrte Trainingsdaten k\u00f6nne zu diskriminierenden Vorhersagen f\u00fchren.<\/li>\n\n\n\n
    • Komplexe Modelle ben\u00f6tigen leistungsstarke Hardware (z.B. GPUs).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Zukunft<\/h2>\n\n\n\n

      Die Weiterentwicklung von ML wird durch neue Technologien und gr\u00f6\u00dfere Datenmengen immer schneller. K\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen<\/strong> werden in den kommenden Jahren noch tiefgehender in unseren Alltag integriert.<\/p>\n\n\n\n

      Zukunftstrends:<\/h4>\n\n\n\n
        \n
      • AutoML<\/strong> – Automatisierte Machine-Learning-Modelle ohen manuelle Programmierung<\/li>\n\n\n\n
      • Quanten-Computing<\/strong> – Beschleunigung von ML-Modellen durch neue Hardware<\/li>\n\n\n\n
      • Edge AI<\/strong> – Machine Learning direkt auf Ger\u00e4ten wie Smartphones oder IOT-Sensoren<\/li>\n\n\n\n
      • Explainable AI (XAI)<\/strong> – Mehr Transparenz in ML-Entscheidungen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Fazit<\/h2>\n\n\n\n

        Machine Learning revolutioniert viele Branchen und erm\u00f6glicht intelligente Automatisierung. Durch das Erkennen von Mustern in gro\u00dfen Datenmengen kann ML pr\u00e4zisere Vorhersagen treffen und Prozesse optimieren. Obwohl es Herausforderungen gibt, wird die Bedeutung von ML in den kommenden Jahren weiter wachsen \u2013 insbesondere durch Deep Learning, AutoML und Edge AI<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

        Unternehmen, die diese Technologie einsetzen, haben einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Die Zukunft geh\u00f6rt datengetriebenen Entscheidungen und intelligenten Algorithmen! <\/p>\n","protected":false},"author":25,"parent":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"greyd_block_editor_preview":[]},"glossar_category":[284],"glossar_tag":[],"class_list":["post-39407","glossar","type-glossar","status-publish","hentry","glossar_category-m"],"acf":[],"yoast_head":"\nWas ist Machine Learning? - Bechtle PLM Deutschland GmbH<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Machine Learning ist ein Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und beschreibt die F\u00e4higkeit des Computers, ohne Programmierung aus Daten lernen zu k\u00f6nnen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.bechtle-plm.com\/glossar\/machine-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Machine Learning\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Machine Learning ist ein Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und beschreibt die F\u00e4higkeit des Computers, ohne Programmierung aus Daten lernen zu k\u00f6nnen.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.bechtle-plm.com\/glossar\/machine-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Bechtle PLM Deutschland GmbH\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-02-20T07:37:56+00:00\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"4 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.bechtle-plm.com\/glossar\/machine-learning\/\",\"url\":\"https:\/\/www.bechtle-plm.com\/glossar\/machine-learning\/\",\"name\":\"Was ist Machine Learning? 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