Python Data Science Handbook, 2. Auflage

Kapitel 37. Was ist maschinelles Lernen?

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Bevor wir einen Blick auf die Details verschiedener Methoden des maschinellen Lernens werfen, sollten wir uns zunächst ansehen, was maschinelles Lernen ist und was nicht. Maschinelles Lernen wird oft als Teilbereich der künstlichen Intelligenz bezeichnet, aber ich finde, dass diese Kategorisierung irreführend sein kann. Das Studium des maschinellen Lernens ist sicherlich aus der Forschung in diesem Bereich hervorgegangen, aber bei der Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Datenwissenschaft ist es hilfreicher, maschinelles Lernen als eine Methode zur Erstellung von Datenmodellen zu betrachten.

In diesem Zusammenhang kommt "Lernen" ins Spiel, wenn wir diesen Modelleneinstellbare Parameter geben, die an die beobachteten Daten angepasst werden können; auf diese Weise kann das Programm als "lernend" von den Daten betrachtet werden. Sobald diese Modelle an die zuvor beobachteten Daten angepasst wurden, können sie verwendet werden, um Aspekte der neu beobachteten Daten vorherzusagen und zu verstehen. Ich überlasse es dem Leser, einen philosophischen Exkurs darüber zu machen, inwieweit diese Art des mathematischen, modellbasierten "Lernens" dem "Lernen" des menschlichen Gehirns ähnlich ist.

Um diese Werkzeuge effektiv zu nutzen, ist es wichtig, die Problemstellung des maschinellen Lernens zu verstehen. Deshalb ...