Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Techniken befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und selbstständig Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Im Wesentlichen geht es darum, Computern die Fähigkeit zu geben, aus Erfahrungen zu lernen und sich aufgrund dieser Erfahrungen zu verbessern. Maschinelles Lernen basiert auf statistischen Modellen und Algorithmen, die es Computern ermöglichen, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Diese Mustererkennung ermöglicht es maschinellen Lernsystemen, Vorhersagen zu treffen, Trends zu identifizieren, Muster zu klassifizieren und komplexe Aufgaben zu automatisieren. Ein wichtiger Aspekt des maschinellen Lernens ist die Fähigkeit von Systemen, sich anzupassen und zu verbessern, wenn sie neue Daten erhalten. Dieser iterative Lernprozess ermöglicht es, Modelle kontinuierlich zu optimieren und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu steigern. Maschinelles Lernen findet in verschiedenen Anwendungen Anwendung, darunter Spracherkennung, Bilderkennung, autonomes Fahren, Empfehlungssysteme und vieles mehr. Es revolutioniert viele Branchen und trägt dazu bei, komplexe Probleme zu lösen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.