Was ist maschinelles Lernen und seit wann gibt es es das?
What is machine learning, and when did it first emerge?
Machine learning  is a branch of AI concerned with understanding and developing methods that learn,"  that is, methods that use data to improve performance on a set of tasks.  Machine learning algorithms construct a model from sample data, referred to as training data, in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. It first emerged in the 1960s.
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit dem Verständnis und der Entwicklung von Methoden beschäftigt, die lernen", d.h. Methoden, die Daten nutzen, um die Leistung bei einer Reihe von Aufgaben zu verbessern.  Algorithmen des maschinellen Lernens erstellen ein Modell aus Beispieldaten, die als Trainingsdaten bezeichnet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden. Es wurde erstmals in den 1960er Jahren entwickelt.
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Maschinelles Lernen (ML) ist ein Forschungsgebiet, das sich mit dem Verständnis und der Entwicklung von Methoden befasst, die "lernen" - d.h. Methoden, die Daten nutzen, um die Leistung bei einer Reihe von Aufgaben zu verbessern. Es wird als Teil der künstlichen Intelligenz angesehen.

Algorithmen des maschinellen Lernens erstellen ein Modell auf der Grundlage von Beispieldaten, die als Trainingsdaten bezeichnet werden, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit dafür programmiert wurden. Algorithmen des maschinellen Lernens werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, z. B. in der Medizin, beim Filtern von E-Mails, bei der Spracherkennung, in der Landwirtschaft und beim Computer Vision, wo es schwierig oder undurchführbar ist, herkömmliche Algorithmen zu entwickeln, um die benötigten Aufgaben zu erfüllen.

Ein Teilbereich des maschinellen Lernens ist eng mit der Computergestützten Statistik verwandt, bei der es darum geht, Vorhersagen mit Hilfe von Computern zu treffen. Das Studium der mathematischen Optimierung liefert Methoden, Theorie und Anwendungsbereiche für das maschinelle Lernen. Data Mining ist ein verwandtes Fachgebiet, das sich auf die explorative Datenanalyse durch unüberwachtes Lernen konzentriert.

Einige Implementierungen des maschinellen Lernens nutzen Daten und neuronale Netze auf eine Weise, die die Funktionsweise eines biologischen Gehirns nachahmt.

In seiner Anwendung auf Geschäftsprobleme wird maschinelles Lernen auch als Predictive Analytics bezeichnet.

Überblick
Lernende Algorithmen gehen davon aus, dass Strategien, Algorithmen und Schlussfolgerungen, die in der Vergangenheit gut funktioniert haben, wahrscheinlich auch in der Zukunft gut funktionieren werden. Diese Schlussfolgerungen können offensichtlich sein, wie z. B. "Da die Sonne in den letzten 10.000 Tagen jeden Morgen aufgegangen ist, wird sie wahrscheinlich auch morgen früh aufgehen". Sie können nuanciert sein, wie z. B. "X% der Familien haben geografisch getrennte Arten mit Farbvarianten, also besteht eine Y%ige Chance, dass es unentdeckte schwarze Schwäne gibt".

Programme für maschinelles Lernen können Aufgaben erfüllen, ohne explizit dafür programmiert zu sein. Dabei lernen Computer aus bereitgestellten Daten, damit sie bestimmte Aufgaben ausführen. Für einfache Aufgaben, die Computern zugewiesen werden, können Algorithmen programmiert werden, die der Maschine sagen, wie sie alle Schritte ausführen soll, die zur Lösung des jeweiligen Problems erforderlich sind; auf Seiten des Computers ist kein Lernen erforderlich. Bei anspruchsvolleren Aufgaben kann es für einen Menschen eine Herausforderung sein, die benötigten Algorithmen manuell zu erstellen. In der Praxis kann es sich als effektiver erweisen, der Maschine zu helfen, ihren eigenen Algorithmus zu entwickeln, als dass menschliche Programmierer/innen jeden erforderlichen Schritt vorgeben müssen.

Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es verschiedene Ansätze, um Computern beizubringen, Aufgaben zu lösen, für die es keinen vollwertigen Algorithmus gibt. In Fällen, in denen es eine große Anzahl möglicher Antworten gibt, besteht ein Ansatz darin, einige der richtigen Antworten als gültig zu kennzeichnen. Diese können dann als Trainingsdaten für den Computer verwendet werden, um den Algorithmus/die Algorithmen zu verbessern, den/die er zur Bestimmung der richtigen Antworten verwendet. Um ein System für die digitale Zeichenerkennung zu trainieren, wird zum Beispiel oft der MNIST-Datensatz mit handgeschriebenen Ziffern verwendet.

Geschichte und Beziehungen zu anderen Bereichen
Siehe auch: Zeitleiste des maschinellen Lernens
Der Begriff maschinelles Lernen wurde 1959 von Arthur Samuel geprägt, einem IBM-Mitarbeiter und Pionier auf dem Gebiet der Computerspiele und der künstlichen Intelligenz. In dieser Zeit wurde auch das Synonym selbstlernende Computer verwendet.

Anfang der 1960er Jahre wurde von der Raytheon Company eine experimentelle "Lernmaschine" mit Lochstreifenspeicher namens CyberTron entwickelt, die Sonarsignale, Elektrokardiogramme und Sprachmuster mit Hilfe von rudimentärem Verstärkungslernen analysierte. Es wurde von einem menschlichen Bediener/Lehrer wiederholt auf das Erkennen von Mustern "trainiert" und mit einem "Goof"-Knopf ausgestattet, um falsche Entscheidungen neu zu bewerten. Ein repräsentatives Buch über die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens in den 1960er Jahren war Nilssons Buch über Lernende Maschinen, das sich hauptsächlich mit maschinellem Lernen für die Musterklassifizierung befasste. Das Interesse an der Mustererkennung hielt bis in die 1970er Jahre an, wie Duda und Hart 1973 beschrieben. 18] 1981 wurde über den Einsatz von Lernstrategien berichtet, mit denen ein neuronales Netz lernt, 40 Zeichen (26 Buchstaben, 10 Ziffern und 4 Sonderzeichen) von einem Computerterminal zu erkennen. 19]

Tom M. Mitchell lieferte eine viel zitierte, formalere Definition der Algorithmen, die im Bereich des maschinellen Lernens untersucht werden: "Ein Computerprogramm lernt aus der Erfahrung E in Bezug auf eine Klasse von Aufgaben T und ein Leistungsmaß P, wenn sich seine Leistung bei den Aufgaben in T, gemessen an P, mit der Erfahrung E verbessert." Diese Definition der Aufgaben, mit denen sich das maschinelle Lernen befasst, bietet eine grundlegend operationale Definition, anstatt den Bereich in kognitiven Begriffen zu definieren. Dies folgt Alan Turings Vorschlag in seinem Aufsatz "Computing Machinery and Intelligence", in dem die Frage "Können Maschinen denken?" durch die Frage "Können Maschinen tun, was wir (als denkende Wesen) tun können?" ersetzt wird.

Das moderne maschinelle Lernen verfolgt zwei Ziele: Zum einen sollen Daten auf der Grundlage von entwickelten Modellen klassifiziert werden, zum anderen sollen auf der Grundlage dieser Modelle Vorhersagen für zukünftige Ergebnisse getroffen werden. Ein hypothetischer Algorithmus, der speziell für die Klassifizierung von Daten entwickelt wurde, könnte das maschinelle Sehen von Muttermalen in Verbindung mit überwachtem Lernen nutzen, um es für die Klassifizierung von krebsartigen Muttermalen zu trainieren. Ein maschineller Lernalgorithmus für den Aktienhandel kann
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