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Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) und befasst sich mit der Suche nach wiederverwendbaren Mustern in grossen Datensätzen. Die Datensätze können aus den unterschiedlichsten Dingen bestehen wie Nummern, Wörter, Bilder, Verhalten von Personen auf einer Webseite, etc.
Die gefundenen Muster und Ergebnisse werden optimiert und es wird versucht die Daten intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen.
Machine Learning ist in mehrere Teilgebiete unterteilt
Objekterkennung (Object Detection)
Mit verschiedenen Verfahren werden Objekte in einem Objektraum identifiziert. Beispielsweise können Gegenstände in einem Bild markiert oder Gesichter erkannt und den dazugehörigen Personen zugeordnet werden.
Bildsegmentierung (Image Segmentation)
In einem Bild werden die Bildpunkte analysiert und anhand ihrer Eigenschaften in verschiedenen Gruppen zusammengefasst. Dadurch ist es möglich zusammenhängenden Regionen oder Objekten zu erzeugen.
Bildklassifikation (Image Classification)
In der Bildklassifikation werden Bilder erkannt und einer Kategorie zugeordnet. Beispielsweise können Bilder von Blumen deren Art zugeordnet werden, d.h. es wird ein Bild einer Rose den Rosen zugeordnet und das einer Geranie den Geranien.
Texterkennung (OCR)
Texte werden in Bilder automatisch erkannt und extrahiert. Je deutlicher die Schriftart die einzelnen Zeichen unterscheidet, desto besser sind die Ergebnisse der Texterkennung. Es gibt eigens entworfene Schriftarten, um die Texterkennung zu vereinfachen aber es werden aber auch laufend Verbesserungen gemacht, um beispielsweise handgeschriebenen Text zu erkennen.
Anomaly- oder Ausreisser-Erkennung (Anomaly Detection)
Es werden seltene Objekte, Ereignisse oder Beobachtungen identifiziert, welche aus der Masse herausstechen und sich signifikant von der Mehrheit der Daten unterscheidet