Self-Learning

Was bedeutet Self-Learning in der Künstlichen Intelligenz?

Self-Learning, zu Deutsch selbst lernen, definiert den Prozess, bei dem künstliche Intelligenz (KI) Systeme anhand von Erfahrungen und Interaktionen mit der Umgebung selbständig lernen und sich verbessern. Durch Training mit großen Mengen an Daten sind diese Systeme in der Lage, Muster zu erkennen und Prognosen oder Entscheidungen zu treffen. Im Laufe der Zeit verbessern sie ihre Fähigkeiten ohne zusätzliches Programmieren.

Wie funktioniert das Self-Learning?

Beim Self-Learning nutzen KI-Systeme Techniken wie maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netzwerke. Sie werten Daten aus, entwickeln auf ihrer Grundlage Vorhersagen und testen diese. Wenn eine Vorhersage falsch ist, macht das System eine Anpassung und versucht es erneut. Es lernt aus Erfahrungen und verbessert seine Genauigkeit im Laufe der Zeit.

Welche Anwendungen hat Self-Learning?

Das Self-Learning findet in vielen Bereichen Anwendung. Zum Beispiel in der Diagnostik wird es in der Medizin für die Vorhersage von Krankheiten genutzt. In der Technik ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, Verkehrsregeln zu erlernen und sicher zu fahren. Beim Online-Shopping kann das Self-Learning die Kundeninteraktion verbessern, indem es Produkte vorschlägt, die auf dem bisherigen Kaufverhalten basieren.

Was sind die Vorteile des Self-Learning bei KI?

KI-Systeme, die das Konzept des Self-Learning nutzen, können ihre Leistung mit der Zeit deutlich verbessern. Sie adaptieren sich an veränderte Umstände und können auch mit neuen, unerwarteten Situationen umgehen. Dies schafft leistungsstarke Systeme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auszuführen und menschliche Fehler zu vermeiden.