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ML

Abkürzung für: Maschinelles Lernen
Definition: Der Oberbegriff steht für die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Es lernt nicht die Beispiele auswendig, sondern erkennt Muster wie auch Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten und kann unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer) oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern (Überanpassung; englisch overfitting). Aus dem weiten Spektrum möglicher Anwendungen seien hier genannt: automatisierte Diagnose­verfahren, Erkennung von Kreditkartenbetrug, Aktienmarkt­analysen, Klassifikation von Nukleotidsequenzen, Sprach- und Texterkennung sowie autonome Systeme. Ein Fachbeitrag zum Thema Graph-Streaming-Processing bricht mit den traditionellen Methoden zur Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens (ML) und stellt den Ansatz einer hocheffizienten, parallelen, datenfluss- und daigrammbasierten Task-Architektur vor.
Kategorien: Automatisierung,Automotive,Datentechnik,Entwicklung,Programmierung
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