Machine Learning (deutsch: maschinelles Lernen) ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI). IT-Systeme lernen automatisch Muster und Zusammenhänge aus Daten und verbessern sich, ohne explizit programmiert zu sein. Maschinelles Lernen kann automatisiert Wissen generieren, Algorithmen trainieren, Zusammenhänge identifizieren und unbekannte Muster erkennen. Diese identifizierten Muster und Zusammenhänge lassen sich auf einen neuen, unbekannten Datensatz anwenden, um so Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu optimieren. Maschinelles Lernen kann folgende Aufgaben erledigen:
Vorhersage von Werten auf Basis der analysierten Daten treffen
Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse
Erkennen von Gruppen und Clustern in einem Datensatz
Erkennen von Zusammenhängen in Sequenzen
Reduktion von Dimensionen ohne großen Informationsverlust
Optimierung von Prozessen
Damit maschinelles Lernen funktioniert und die Software die Entscheidung treffen kann, muss ein Mensch den Algorithmus anlegen und trainieren. Durch das Bereitstellen von Beispieldaten kann der Algorithmus Muster und Zusammenhänge erkennen und somit aus den Daten lernen. Archilyse.one lernt daher immer weiter hinzu. Je mehr Daten im System sind, desto besser.