{"id":135197,"date":"2026-02-20T14:39:55","date_gmt":"2026-02-20T13:39:55","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=135197"},"modified":"2026-02-20T14:39:56","modified_gmt":"2026-02-20T13:39:56","slug":"machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen","title":{"rendered":"Machine Learning: Definition, Funktionsweise, Anwendungen"},"content":{"rendered":"<p><strong>Entdecke alles, was Du \u00fcber Machine Learning wissen musst: Definition, Funktionsweise, verschiedene Kategorien&#8230; Du wirst alles \u00fcber Machine Learning und die revolution\u00e4ren Auswirkungen auf alle Bereiche wissen!<\/strong><\/p>\n<h2>Machnie Learning: Auf den Punkt gebracht<\/h2>\n<strong>Maschinelles Lernen<\/strong> geh\u00f6rt zum<strong> Fachgebiet der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI).<\/strong> Es erm\u00f6glicht Systemen, eigenst\u00e4ndig Muster und Verbindungen aus gro\u00dfen Datenmengen zu erkennen.\n\nMaschinelles Lernen wird in drei Hauptmethoden unterteilt:\n<ol>\n \t<li>\u00dcberwachtes Lernen<\/li>\n \t<li>Un\u00fcberwachtes Lernen<\/li>\n \t<li>Verst\u00e4rkendes Lernen.<\/li>\n<\/ol>\nEine besondere Form des <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\">Maschinellen Lernens ist das Tiefe Lernen (Deep Learning).<\/a>\n\n<a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/de-de\/resources\/cloud-computing-dictionary\/what-are-machine-learning-algorithms\/\">Machine Learning<\/a> ist ein wissenschaftlicher Bereich, genauer gesagt eine <b>Unterkategorie der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/b>. Es besteht darin, dass <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/algorithmus-was-ist-das-wozu-dient-er\">Algorithmen<\/a> \u201ePatterns\u201d (Modelle) in Datens\u00e4tzen entdeckt werden. Diese Daten k\u00f6nnen Zahlen, W\u00f6rter, Bilder, Statistiken usw. sein.\n\nAlles, was digital gespeichert werden kann, kann als Daten f\u00fcr Machine Learning verwendet werden. Durch die Erkennung von Patterns in diesen Daten<b> lernen die Algorithmen und verbessern ihre Leistung<\/b> bei der Durchf\u00fchrung einer bestimmten Aufgabe.\n\nKurz gesagt: Algorithmen des Machine Learning <b>lernen selbstst\u00e4ndig, eine Aufgabe auszuf\u00fchren<\/b> oder Vorhersagen aus Daten zu treffen, und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit. Einmal trainiert, ist der Algorithmus in der Lage, Patterns in neuen Daten zu finden.\n<h2>Machine Learning Definition<\/h2>\nIm Maschinelles Lernen, auch bekannt als &#8222;<strong>Machine Learning<\/strong>&#8220; auf Englisch, sind Systeme in der Lage, aus Erfahrungen (Daten) zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein.\n\nDas<strong> Maschinelle Lernen<\/strong> kann automatisch Wissen generieren, Algorithmen trainieren, Zusammenh\u00e4nge identifizieren und unbekannte Muster erkennen.\n\nDiese identifizierten Muster und Zusammenh\u00e4nge k\u00f6nnen auf neuen, unbekannten Datens\u00e4tzen angewendet werden, um Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu optimieren.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\">Maschinelles Lernen nutzt Daten,<\/a> um Muster und Zusammenh\u00e4nge in den Daten zu identifizieren (Modelltraining). Anhand dieser erlernten Muster k\u00f6nnen Vorhersagen f\u00fcr die Zukunft erstellt werden.\n\n<iframe title=\"What is Machine Learning?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/f_uwKZIAeM0?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2>Wie funktioniert das Machine Learning?<\/h2>\nDie Entwicklung eines Modells f\u00fcr maschinelles Lernen erfolgt in <strong>vier Hauptschritten<\/strong>. In der Regel wird dieser Prozess von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">DatenwissenschaftlerInnen<\/a> geleitet und \u00fcberwacht.\n\nDer erste Schritt ist die <b>Auswahl und Vorbereitung eines Trainingsdatensatzes<\/b>. Mit diesen Daten wird das Modell f\u00fcr Machine Learning bef\u00f6rdert, damit es lernt, das Problem zu l\u00f6sen, f\u00fcr das es entwickelt wurde.\n\nDie Daten k\u00f6nnen beschriftet werden, um dem Modell mitzuteilen, welche Merkmale es erkennen soll. Sie k\u00f6nnen auch unmarkiert sein. In diesem Fall muss das Modell wiederkehrende Merkmale selbst erkennen und extrahieren.\n\nIn beiden F\u00e4llen m\u00fcssen die Daten sorgf\u00e4ltig vorbereitet, organisiert und bereinigt werden. Andernfalls wird das Training des Modells f\u00fcr Machine Learning wahrscheinlich verzerrt sein. Dies wird sich unmittelbar auf die Ergebnisse der k\u00fcnftigen Prognosen auswirken.\n\nDer zweite Schritt besteht darin, <strong>einen <\/strong><b><a href=\"\/\/liora.io\/de\/algorithmus-was-ist-das-wozu-dient-er\">Algorithmus<\/a> auszuw\u00e4hlen<\/b>, der auf den Trainingsdatensatz angewendet wird. Die Art des zu verwendenden Algorithmus h\u00e4ngt von der Art und Menge der Trainingsdaten und der Art des zu l\u00f6senden Problems ab.\n\nDer dritte Schritt ist <b>das Training des Algorithmus<\/b>. Dies ist ein iterativer Prozess. Die Variablen werden durch den Algorithmus laufen gelassen, und die Ergebnisse werden mit dem verglichen, was er eigentlich h\u00e4tte liefern sollen. Die \u201eGewichte\u201d und die Verzerrung k\u00f6nnen dann angepasst werden, um die Genauigkeit des Ergebnisses zu erh\u00f6hen.\n\nDie Variablen werden dann erneut durchlaufen, bis der Algorithmus in den meisten F\u00e4llen das richtige Ergebnis liefert. Der so trainierte Algorithmus ist das Modell des Machine Learning.\n\nDer vierte und letzte Schritt ist <b>die Anwendung und Verbesserung des Modells<\/b>. Das Modell wird auf neue Daten angewendet, deren Quelle von dem zu l\u00f6senden Problem abh\u00e4ngt. Ein Modell f\u00fcr Machine Learning, das zur Erkennung von Spam entwickelt wurde, wird beispielsweise auf E-Mails angewendet.\n\nEin Modell f\u00fcr Machine Learning zur Erkennung von Spam w\u00e4re beispielsweise auf E-Mails angewendet, w\u00e4hrend ein Modell f\u00fcr Machine Learning eines Staubsaugerroboters Daten <b>aus realen Interaktionen<\/b> wie dem Verschieben von M\u00f6beln oder dem Hinzuf\u00fcgen neuer Objekte in den Raum aufnehmen w\u00fcrde. Effizienz und Genauigkeit k\u00f6nnen auch mit der Zeit zunehmen.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Starte eine Weiterbildung \u00fcber Machine Learning<\/a><\/div><\/div>\n\n<iframe title=\"What is machine learning? | The Royal Society\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/F1wlCerC40E?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2>Was sind die wichtigsten Algorithmen des Machine Learning?<\/h2>\nEs gibt <b>eine Vielzahl von Algorithmen<\/b> f\u00fcr Machine Learning. Einige werden jedoch h\u00e4ufiger verwendet als andere. Erstens werden verschiedene Algorithmen f\u00fcr gelabelte Daten verwendet.\n\n<b>Regressionsalgorithmen<\/b>, die entweder linear oder logistisch sind, werden verwendet, um die Beziehungen zwischen Daten zu verstehen. Die lineare Regression dient der Vorhersage des Wertes einer abh\u00e4ngigen Variablen auf der Grundlage des Wertes einer unabh\u00e4ngigen Variablen. Ein Beispiel w\u00e4re die Vorhersage des Jahresumsatzes eines Verk\u00e4ufers auf der Grundlage seiner Weiterbildung oder seiner Erfahrung.\n\nDie <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn\">logistische Regression<\/a> wird verwendet, wenn die abh\u00e4ngigen Variablen bin\u00e4r sind. Eine andere Art von Regressionsalgorithmen, wie die so genannte Support Vector Machine, wird dann relevant, wenn die abh\u00e4ngigen Variablen schwieriger zu klassifizieren sind.\n\nEin weiterer beliebter ML-Algorithmus ist der <strong>Entscheidungsbaum<\/strong>. Dieser Algorithmus erm\u00f6glicht die Erstellung von Empfehlungen auf der Grundlage einer Reihe von Entscheidungsregeln unter Verwendung klassifizierter Daten. So ist es beispielsweise m\u00f6glich, anhand von Daten wie dem Alter der SpielerInnen oder der Gewinnquote der Mannschaft zu empfehlen, auf welche Fu\u00dfballmannschaft man setzen sollte.\n\nF\u00fcr unmarkierte Daten werden h\u00e4ufig Clustering-Algorithmen verwendet. Bei dieser Methode werden Gruppen mit \u00e4hnlichen Datens\u00e4tzen identifiziert und diese Datens\u00e4tze entsprechend der Gruppe, zu der sie geh\u00f6ren, gekennzeichnet.\n\nBislang sind die Gruppen und ihre Merkmale unbekannt. Zu den Clustering-Algorithmen geh\u00f6ren <strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/was-ist-k-means\">K-means<\/a><\/strong>, TwoStep und Kohonen.\n\nAssoziationsalgorithmen werden verwendet, um Muster und Beziehungen in den Daten zu entdecken und \u201eWenn\/dann\u201d-Beziehungen, sogenannte &#8222;Assoziationsregeln&#8220;, zu ermitteln. Diese Regeln \u00e4hneln denen, die beim Data Mining verwendet werden.\n\n<strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">Neuronale Netze<\/a><\/strong> sind schlie\u00dflich Algorithmen in Form eines mehrschichtigen Netzes. Die erste Schicht nimmt die Daten auf, eine oder mehrere verborgene Schichten ziehen Schlussfolgerungen aus den aufgenommenen Daten, und die letzte Schicht ordnet jeder Schlussfolgerung eine Wahrscheinlichkeit zu.\n\nEin <b>\u201etiefes\u201d neuronales Netz<\/b> besteht aus mehreren verborgenen Schichten, von denen jede die Ergebnisse der vorhergehenden verfeinert. Es wird im Bereich des Deep Learning eingesetzt.\n\n<iframe title=\"All Machine Learning Models Explained in 5 Minutes | Types of ML Models Basics\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/yN7ypxC7838?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2>Machine Learning vs. Softwareentwicklung<\/h2>\nMaschinelles Lernen ist ein Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, bei dem der Schwerpunkt auf dem eigenst\u00e4ndigen Lernen von Systemen aus Daten liegt.\n\nAnders als bei herk\u00f6mmlicher <strong>Softwareentwicklung<\/strong> erstellt der Algorithmus hierbei seinen Programmcode eigenst\u00e4ndig, ohne explizite Programmierung.\n\nMaschinelles Lernen erm\u00f6glicht verschiedene Aufgaben, darunter:\n<ul>\n \t<li>Vorhersage von Werten basierend auf analysierten Daten, wie z.B. Stromverbrauch oder Umsatzprognosen.<\/li>\n \t<li>Wahrscheinlichkeitsberechnungen<\/li>\n \t<li>Erkennen von Gruppen und Clustern in einem Datensatz.<\/li>\n \t<li>Identifizieren von Zusammenh\u00e4ngen in Sequenzen. Reduzieren von Dimensionen ohne signifikanten Informationsverlust.<\/li>\n \t<li>Optimieren von Gesch\u00e4ftsprozessen.<\/li>\n<\/ul>\nDamit Maschinelles Lernen effektiv funktioniert und die Software fundierte Entscheidungen treffen kann, ist <strong>menschliches Training des Algorithmus<\/strong> erforderlich.\n\nDurch das Bereitstellen von Trainings- und Beispieldaten erkennt der <strong>Algorithmus Muster und Zusammenh\u00e4nge<\/strong> in den Daten und lernt daraus. Dieser Prozess wird auch als Modelltraining bezeichnet.\n<blockquote>\n\t\t\t\tWenn Sie keine KI-Strategie haben, werden Sie in der kommenden Welt untergehen.\n\n<footer>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<cite>~ Devin Wenig CEO, eBay CEO<\/cite>\n<\/footer><\/blockquote>\n<h2>Machine Learning vs. Deep Learning<\/h2>\n<strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Deep Learning<\/a><\/strong> ist ein Teilbereich des Machine Learning, der heute jedoch am h\u00e4ufigsten verwendet wird. Sie wurde 1986 von Geoffrey Hinton erfunden.\n\nEinfach ausgedr\u00fcckt, ist Deep Learning eine verbesserte Version des Machine Learning. Deep Learning verwendet eine Technik, die es ihm erm\u00f6glicht, selbst die subtilsten Patterns zu erkennen.\n\n<iframe title=\"Machine Learning vs. Deep Learning\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/-SgkLEuhfbg?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\nDiese <b>Technik wird als tiefes neuronales Netz bezeichnet<\/b>. Diese Tiefe bezieht sich auf die gro\u00dfe Anzahl von Schichten von Rechenknoten, aus denen diese Netze bestehen und die zusammenarbeiten, um Daten zu verarbeiten und Vorhersagen zu treffen.\n\nDiese neuronalen Netze sind direkt von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert. Die Rechenknoten sind mit Neuronen vergleichbar, und das Netz selbst ist dem Gehirn \u00e4hnlich.\n\n<iframe title=\"Why Machine Learning is The Future? | Sundar Pichai Talks About Machine Learning\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/5cFUZ03Sbhc?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2>Wie funktioniert Machinelles Lernen ?<\/h2>\nUm <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es\">Machine Learning<\/a> erfolgreich einzusetzen und Muster zu lernen, ist menschliches Training erforderlich.\n\nDer Lernprozess beginnt mit einem vorbereiteten Datensatz, auch als Trainingsdatensatz bekannt, der von einem Machine Learning Algorithmus nach Mustern und Zusammenh\u00e4ngen durchsucht wird.\n\nNachdem der Lernprozess abgeschlossen ist, wird das trainierte Modell verwendet, um unbekannte Daten zu bewerten und bessere Entscheidungen aufgrund dieser Vorhersagen zu treffen.\n\nDas Hauptziel von Machine Learning ist es, automatisch aus den Daten zu lernen und die Aktionen entsprechend anzupassen, ohne menschliche Eingriffe erforderlich zu machen.\n\nEs basiert auf Eingabedaten, Algorithmen und Ausgabe. <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\">Machine Learning<\/a> nimmt Eingabedaten mit Beispielen entgegen und lernt daraus, um Prognosen f\u00fcr die Zukunft zu treffen.\n\nDie Entwicklung eines Modells ist ein interaktiver Prozess, der oft mehrere Iterationen erfordert, um eine hohe Qualit\u00e4t des Ergebnisses zu erreichen.\n\nIn der Praxis werden regelm\u00e4\u00dfig Entwicklungsschleifen durchlaufen, bei denen ein Mensch die Ergebnisse aus dem <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\">Machine Learning Algorithmus<\/a> bewertet.\n\n<iframe title=\"K\u00dcNSTLICHE INTELLIGENZ vs. MACHINE LEARNING vs. DEEP LEARNING\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Ip1a2JHdt3E?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2>Was sind die verschiedenen Arten des Machine Learning?<\/h2>\nEs gibt <b>drei Arten <\/b>des Machine Learning: <strong>\u00fcberwachtes Lernen<\/strong>, <strong>un\u00fcberwachtes Lernen<\/strong> und <strong>verst\u00e4rkendes Lernen<\/strong>.\n<h3>\u00dcberwachtes Lernen<\/h3>\nBeim <strong>\u00fcberwachten Lernen<\/strong>, das am weitesten verbreitet ist, werden die Daten mit Etiketten versehen, um der Maschine mitzuteilen, nach welchen Mustern sie suchen soll. Das System trainiert <b>auf einem Satz sortierter Daten<\/b>, mit den Informationen, die es ermitteln soll. M\u00f6glicherweise sind die Daten sogar bereits so klassifiziert, wie es das System vorsieht.\n\nDiese Methode <b>erfordert weniger Trainingsdaten<\/b> als die anderen und erleichtert den Trainingsprozess, da die Modellergebnisse mit den bereits sortierten Daten verglichen werden k\u00f6nnen. Die Kennzeichnung der Daten kann jedoch teuer werden. Ein Modell kann auch aufgrund der Trainingsdaten verzerrt sein, was sich auf seine Leistung bei der Verarbeitung neuer Daten auswirkt.\n<h3>Un\u00fcberwachtes Lernen<\/h3>\nIm Gegensatz dazu haben die Daten beim <b>un\u00fcberwachten Lernen<\/b> keine Bezeichnungen. Die Maschine untersucht die Daten einfach auf der Suche nach m\u00f6glichen Patterns. Es nimmt riesige Datenmengen auf und verwendet Algorithmen, um <strong>relevante Merkmale zu extrahieren<\/strong>, die zur Kennzeichnung, Sortierung und Klassifizierung der Daten in Echtzeit ohne menschliches Eingreifen erforderlich sind.\n\nBei diesem Ansatz geht es nicht um die Automatisierung von Entscheidungen und Vorhersagen, sondern um die <strong>Identifizierung von Patterns und Beziehungen<\/strong>, die Menschen in den Daten m\u00f6glicherweise nicht erkennen. Diese Technik ist nicht sehr beliebt, da sie schwerer anzuwenden ist. Im Bereich der Cybersicherheit wird sie jedoch immer beliebter.\n<h3>Teil\u00fcberwachtes Lernen<\/h3>\n<strong>\u201eHalb-\u00fcberwachtes&#8220; Lernen<\/strong> liegt dazwischen und bietet einen <strong>Kompromiss zwischen \u00fcberwachtem und un\u00fcberwachtem Lernen.<\/strong> W\u00e4hrend des Trainings wird ein kleinerer markierter Datensatz verwendet, um die Klassifizierung und die Merkmalsextraktion aus einem gr\u00f6\u00dferen unmarkierten Datensatz anzuleiten. Dieser Ansatz ist n\u00fctzlich, wenn<b> die Anzahl der markierten Daten<\/b> f\u00fcr das Training eines \u00fcberwachten Algorithmus <b>nicht ausreicht<\/b>. So kann das Problem umgangen werden.\n<h3>Verst\u00e4rkendes Lernen<\/h3>\nSchlie\u00dflich besteht das <b>Verst\u00e4rkende Lernen <\/b>darin, einen Algorithmus aus seinen Fehlern lernen zu lassen, um ein Ziel zu erreichen. Der Algorithmus wird viele verschiedene Ans\u00e4tze ausprobieren, um sein Ziel zu erreichen.\n\nJe nach Leistung wird er <b>belohnt oder bestraft,<\/b> um ihn zu ermutigen, einen bestimmten Weg weiterzugehen oder seinen Ansatz zu \u00e4ndern. Diese Technik wird vor allem eingesetzt, um eine k\u00fcnstliche Intelligenz in die Lage zu versetzen, Menschen in Spielen zu \u00fcbertreffen.\n\n<b>So besiegte beispielsweise Googles AlphaGo den Go-Champion<\/b> mithilfe von Reinforcement Learning. In \u00e4hnlicher Weise hat OpenAI eine KI trainiert, um die besten Spieler im Videospiel Dota 2 zu schlagen.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Machine Learning entdecken<\/a><\/div><\/div>\n\n<iframe title=\"Supervised vs. Unsupervised Machine Learning: What&#039;s the Difference?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/rHeaoaiBM6Y?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2>Wie wird Machine Learning angewendet ?<\/h2>\nIn den letzten Jahren gab es viele Fortschritte im Bereich der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/kuenstliche-intelligenz\">k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a>. Auch die Anwendungen der k\u00fcnstlichen Intelligenz vervielfachen sich. Tats\u00e4chlich stehen die meisten Fortschritte in diesem Bereich in direktem Zusammenhang mit dem Machine Learning.\n\nMachine Learning steckt hinter vielen beliebten modernen Diensten. Beispielsweise nutzen die Empfehlungssysteme von Netflix, YouTube und Spotify diese Technologie.\n\nDas Gleiche gilt f\u00fcr die <b>Web-Suchmaschinen <\/b>von <b>Google und Baidu<\/b>, f\u00fcr die Nachrichten-Feeds von sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter oder f\u00fcr SprachassistentInnen wie Siri und Alexa. Daher kann das maschinelle Lernen als eine der wichtigsten Innovationen zu Beginn des 21. Jahrhunderts betrachtet werden.\n\nAus diesem Grund <b>sammeln<\/b> die oben genannten <strong>Plattformen<\/strong> und andere <strong>Web-Giganten <\/strong><b>riesige Mengen an pers\u00f6nlichen Daten<\/b> \u00fcber ihre NutzerInnen: die Art von Filmen, die bevorzugt werden, die angeklickten Links, die Ver\u00f6ffentlichungen, auf die es reagiert wird &#8230; all diese Daten k\u00f6nnen verwendet werden, um einen Algorithmus f\u00fcr Machine Learning&nbsp; zu bef\u00f6rdern und ihm zu erm\u00f6glichen, vorherzusagen, was die NutzerInnen wollen.\n\nDas Machine Learning ist auch daf\u00fcr verantwortlich, dass Staubsaugerroboter sich selbst reinigen, dass Dein <b>E-Mail-Posteingang Spam<\/b> erkennt und dass medizinische Bildanalysesysteme \u00c4rztInnen helfen, Tumore besser zu erkennen. Auch autonome Autos basieren auf Machine Learning.\n\n<b>Digitale AssistentInnen<\/b> wie Apple Siri, Amazon Alexa oder Google Assistant basieren auf der Technologie der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung (NLP). Hierbei handelt es sich um eine Anwendung des Machine Learning, die es Computern erm\u00f6glicht, Sprach- oder Textdaten zu verarbeiten, um die menschliche Sprache zu \u201everstehen\u201d. Diese Technologie steuert auch die Stimme Deines GPS oder Chatbots und \u201dSpeech-to-text\u201d-Softwares.\n\nDa <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/big-data-fuer-dummies\">Big Data<\/a> weiter w\u00e4chst, immer mehr Daten generiert werden und die Computer immer leistungsf\u00e4higer werden, <b>wird Machine Learning noch mehr M\u00f6glichkeiten bieten<\/b>&#8230;\n<h2>Machine Learning Anwendungsbereiche<\/h2>\n<h3>Maschinelles Lernen im Customer Relationship<\/h3>\nMaschinelles Lernen wird im Customer Relationship Management (CRM) weitreichend eingesetzt, um die Effizienz und Effektivit\u00e4t im CRM zu verbessern und den Kundenwert zu steigern.\n\nAngesichts der Tatsache, dass im CRM traditionell viele Kundendaten zur Verf\u00fcgung stehen, ergeben sich enorme Optimierungspotenziale entlang des gesamten Kundenlebenszyklus: Durch Prognosemodelle f\u00fcr den Customer Lifetime Value k\u00f6nnen zuk\u00fcnftige Profitabilit\u00e4t oder Up- und Cross-Selling-Potenziale vorhergesagt werden.\n\nMit Next-Best-Offer-Analysen k\u00f6nnen Produktaffinit\u00e4ten berechnet werden.\n\nKundensegmentierung basierend auf verschiedenen Kennzahlen wie dem Customer Lifetime Value (CLV) oder dem Recency-Frequency-Monetary-Modell (RFM) erm\u00f6glicht personalisiertes Marketing.\n\nDurch <strong>Churn-Prediction-Modelle<\/strong> k\u00f6nnen drohende Kundenabwanderungen vorhergesagt werden.\n<h3>Personalisierung im Marketing<\/h3>\nEin bedeutendes Einsatzfeld von Maschinellem Lernen im Marketing ist die Personalisierung. Maschinelles Lernen erm\u00f6glicht es, die Vorlieben und das Verhalten von Kunden zu erlernen und mit anderen Kunden zu vergleichen, um individuelle Produkt- oder Handlungsempfehlungen f\u00fcr jeden Kunden zum jeweiligen Zeitpunkt abzuleiten.\n<h4>Beispiele f\u00fcr personalisierte Marketingstrategien sind:<\/h4>\n<ul>\n \t<li>Produktempfehlungen in Webshops wie &#8222;Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, kauften auch&#8230;&#8220;<\/li>\n \t<li>Personalisierte Internetseiten bei Streaminganbietern und Webshops.<\/li>\n \t<li>Kundensegmentierung auf Grundlage von Kennzahlen wie dem Customer Lifetime Value (CLV) oder dem Recency-Frequency-Monetary-Modell (RFM), um personalisierte Marketingstrategien umzusetzen.<\/li>\n<\/ul>\nEin interessantes neues Beispiel f\u00fcr Personalisierung durch <strong>Maschinelles Lernen ist der Drive-Through von McDonald&#8217;s<\/strong>: An einigen Standorten werden Kameras mit Bilderkennung eingesetzt, um Fahrzeuge und damit die gesichter der Kunden zuzuordnen. So kann man den G\u00e4sten gezielte Produktvorschl\u00e4ge machen.\n<h3>(IT-)Sicherheit und Machine Learning<\/h3>\nIn der Regel werden kritische IT-Systeme mit Hilfe von Security Information and Event Management (SIEM) abgesichert.\n\nAllerdings gestaltet sich die Reaktion auf potenziell sicherheitsrelevante Ereignisse aufgrund der immer ausgefeilteren Methoden von Hackern mit kriminellen Absichten als schwierig und erfordert erheblichen Aufwand und Personalressourcen.\n\nHier k\u00f6nnen <strong>Machine-Learning-Modelle<\/strong> zur \u00dcberwachung von IT-Systemen eine L\u00f6sung bieten, da sie in der Lage sind, gro\u00dfe Datenmengen in hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten und sowohl subtile als auch komplexe Methoden zu erkennen.\n\n<iframe title=\"9 Cool Deep Learning Applications | Two Minute Papers #35\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Bui3DWs02h4?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\nDu wei\u00dft jetzt alles \u00fcber Machine Learning. Diese Disziplin ist das Herzst\u00fcck von Data Science, und Du kannst sie in unserer <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Data Scientist-Weiterbildung<\/a> entdecken. Entdecke auch, wie Du die Sprache <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python\">Python<\/a> f\u00fcr das Machine Learning nutzen kannst.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Machine learning und Datenanalyse<\/h3>\nMaschinelles Lernen wird h\u00e4ufig f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle\">Datenwissenschaft<\/a> und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analysis\">Datenanalyse<\/a> verwendet. Es erm\u00f6glicht die Entwicklung, Pr\u00fcfung und Anwendung <b>pr\u00e4diktiver Analysealgorithmen<\/b> auf verschiedene Arten von Daten, um die Zukunft vorherzusagen.\n\nDurch die Automatisierung der Entwicklung von Analysemodellen <b>macht das maschinelle Lernen die Datenanalyse schneller und genauer<\/b>. Damit k\u00f6nnen Maschinen mit Aufgaben betraut werden, die im Mittelpunkt der Datenanalyse stehen, wie <b>Klassifizierung, Clustering oder Erkennung von Anomalien<\/b>.\n\nDie Algorithmen nehmen Daten auf, liefern<b> statistische Schl\u00fcsse<\/b> und k\u00f6nnen sich mit der Zeit selbst\u00e4ndig verbessern. Wenn sie eine Ver\u00e4nderung in den Daten feststellen, k\u00f6nnen sie ohne menschliches Zutun Entscheidungen treffen.\n\nVorl\u00e4ufig ist jedoch noch ein Mensch erforderlich, um die Ergebnisse der von den Algorithmen des Machine Learning erstellten Analysen zu \u00fcberpr\u00fcfen. Seine Aufgabe ist es, diese Ergebnisse zu interpretieren oder daf\u00fcr zu sorgen, dass die vom Algorithmus verarbeiteten Daten nicht verzerrt oder verf\u00e4lscht werden.\n\nAuch interessant:\n<ul>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/hdfs-hadoop-distributed-file-system-was-ist-das\">HDFS (Hadoop Distributed File System)<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/aws-cloud-practitioner-cheat-sheet-alles-was-du-brauchst\">AWS Cloud Practicioner Cheat Sheet<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/programmieren-mit-scratch-perfekt-fuer-anfaenger\">Programmieren mit Scratch<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/umgang-mit-problemen-bei-unausgewogener-klassifizierung-teil-i\">Umgang mit Problemen bei unausgewogener Klassifizierung<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/facebook-meta-stellt-100-000-personen-ein\">Facebook: Meta Stellt 100.000 Personen ein<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/terminvereinbarung\">Machine Learning Weiterbildung Informationen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Entdecke alles, was Du \u00fcber Machine Learning wissen musst: Definition, Funktionsweise, verschiedene Kategorien&#8230; Du wirst alles \u00fcber Machine Learning und die revolution\u00e4ren Auswirkungen auf alle Bereiche wissen! Machnie Learning: Auf den Punkt gebracht Maschinelles Lernen geh\u00f6rt zum Fachgebiet der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI). Es erm\u00f6glicht Systemen, eigenst\u00e4ndig Muster und Verbindungen aus gro\u00dfen Datenmengen zu erkennen. 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