Fachbereich Informatik und Ingenieurwesen

Technologielernen (TL) und Künstliche Intelligenz (KI) sind eng miteinander verbundene Bereiche, die in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und verschiedene Branchen sowie den Alltag revolutioniert haben. Künstliche Intelligenz bezeichnet das umfassendere Konzept, dass Maschinen Aufgaben auf eine Weise ausführen können, die wir als „intelligent“ bezeichnen würden. Technologielernen hingegen ist ein Teilbereich der KI, der die Verwendung von Algorithmen und statistischen Modellen umfasst, um Maschinen zu ermöglichen, ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben durch Erfahrung zu verbessern. KI umfasst ein breites Spektrum an Technologien, darunter regelbasierte Systeme, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Robotik und Computer Vision. ML hingegen konzentriert sich auf die Entwicklung von Modellen, die Muster aus Daten lernen und es Systemen ermöglichen, Vorhersagen zu treffen, Informationen zu klassifizieren oder sogar neue Daten basierend auf erlernten Erfahrungen zu generieren.

Maschinelles Lernen lässt sich grundsätzlich in drei Haupttypen unterteilen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen werden Modelle anhand von gekennzeichneten Daten trainiert, d. h. die Eingabedaten werden mit der korrekten Ausgabe gepaart. Dies wird häufig bei Aufgaben wie Spam-Erkennung, Bildklassifizierung und Spracherkennung eingesetzt. Unüberwachtes Lernen hingegen arbeitet mit unmarkierten Daten, bei denen das System versucht, versteckte Muster oder Gruppierungen zu identifizieren, was häufig bei Clustering- oder Anomalieerkennungsaufgaben zum Einsatz kommt. Bestärkendes Lernen ist ein feedbackbasiertes System, bei dem ein Agent lernt, innerhalb einer Umgebung Aktionen auszuführen, um kumulative Belohnungen zu maximieren. Dieses System wird häufig in der Robotik und bei Spielen eingesetzt.

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