Damit Machine Learning funktioniert und ein Muster lernen kann, muss es von einem Menschen trainiert werden. Dieser Lernprozess beginnt mit einem vorbereiteten Datensatz (Trainingsdatensatz), der von einem Machine Learning Algorithmus nach Mustern und Zusammenhängen durchsucht wird.
Nach einem erfolgreich abgeschlossenen Lernprozess wird das trainierte Modell dazu genutzt, unbekannte Daten zu bewerten. Somit können anhand dieser Vorhersagen bessere Entscheidungen getroffen werden. Das Hauptziel ist, es ohne menschliche Eingriffe automatisch zu lernen und die Aktionen entsprechend anzupassen.
Machine Learning nimmt Eingabedaten mit Beispielen und lernt daraus, um für die Zukunft Prognosen zu machen.
Die Entwicklung eines Modells ist ein interaktiver Prozess, der oft mehrfach durchlaufen wird, bis das Ergebnis eine gewisse Qualität erreicht hat. In der Praxis finden so immer wieder Entwicklungschleifen statt, in denen ein Mensch die Ergebnisse aus dem Machine Learning Algorithmus bewerten muss.
Algorithmen bestimmen, wie und in welchem Umfang Muster erkannt und ausgewertet werden können. Sie definieren die Schritte, die zur Bewertung der Aufgabe erforderlich sind. Maschinelles Lernen erfordert immer einen zentralen Machine-Learning-Algorithmus und darüber hinaus verschiedene andere Algorithmen, die wiederum eine Reihe vordefinierter Aktionen beinhalten. Je nach Aufgabenstellung, Komplexität und Art des Problems gibt es mehrere Lösungen.
Eine andere Quelle fast die Funktionsweise von maschinellem Lernen in vier Schritten zusammen.
- Das Modell aufstellen
- Der Input von vorhandenen IST-Daten
- Das System lernt
- Endlose Wiederholung