Der Begriff „maschinelles Lernen“ bezieht sich auf einen Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der Algorithmen und Techniken verwendet, um Computern zu ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Es beinhaltet die Entwicklung von Algorithmen, die Muster und Strukturen in Daten erkennen, um Vorhersagen zu treffen, Muster zu identifizieren oder Aufgaben zu automatisieren.

Maschinelles Lernen umfasst verschiedene Ansätze wie überwachtes Lernen (Supervised Learning), unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) und bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning). Überwachtes Lernen beinhaltet das Trainieren von Algorithmen mit gelabelten Daten, während unüberwachtes Lernen Muster in unlabeled Daten identifiziert. Bestärkendes Lernen bezieht sich auf das Lernen durch Interaktion mit einer Umgebung und Belohnungen für richtige Handlungen.

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