Lernen bezeichnet im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) den Prozess, bei dem ein Computersystem seine Leistungsfähigkeit in einer bestimmten Aufgabe durch Daten oder Erfahrungen verbessert. Im Gegensatz zu klassischen, regelbasierten Methoden ermöglicht Lernen dem System, Muster zu erkennen, sich an neue Situationen anzupassen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Lernen zeichnet sich dadurch aus, dass es sich weiterentwickeln und auf neue Beispiele verallgemeinern kann – im Unterschied zu deterministischen Algorithmen. Zu den wichtigsten Lernparadigmen zählen überwachtes, unüberwachtes, halbüberwachtes und bestärkendes Lernen, die jeweils unterschiedliche Problemstellungen adressieren.
Anwendungsfälle und Beispiele
Lernen ist zentral für viele KI-Anwendungen: Bilderkennung, maschinelle Übersetzung, Betrugserkennung, personalisierte Empfehlungen oder autonomes Fahren. Bei der Spracherkennung etwa ermöglicht Lernen die Umwandlung gesprochener Sprache in Text anhand umfangreicher Audiodaten. In der Finanzwelt hilft es, Marktverhalten durch Analyse historischer Transaktionen vorherzusagen. In der Industrie unterstützt es die prädiktive Wartung durch frühzeitige Fehlererkennung.
Wichtige Software-Tools, Bibliotheken und Frameworks
Für das maschinelle Lernen stehen zahlreiche Werkzeuge zur Verfügung. Zu den verbreitetsten zählen TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, XGBoost und LightGBM. Diese Frameworks bieten Bibliotheken zur Datenverarbeitung, Modellerstellung, zum Training und zur Evaluation. Weitere spezialisierte Tools sind Hugging Face Transformers und FastAI.
Aktuelle Entwicklungen und Trends
In jüngster Zeit haben Deep-Learning-Methoden zu bedeutenden Fortschritten geführt, etwa durch große Sprachmodelle und komplexe neuronale Netzarchitekturen. Trends sind selbstüberwachtes Lernen, das die Abhängigkeit von gelabelten Daten reduziert, sowie Transferlernen, bei dem vortrainierte Modelle wiederverwendet werden. Außerdem ermöglicht föderiertes Lernen datenschutzfreundlichere KI-Systeme.