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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Machine Learning

verfasst von: Phil Wennker

Erschienen in: Künstliche Intelligenz in der Praxis

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Im Bereich der künstlichen Intelligenz werden unterschiedliche Begrifflichkeiten nicht immer trennscharf genutzt. Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Expertensysteme, Machine Learning beschreiben alle artverwandten Technologien, sind aber nicht synonym. Während AI oder künstliche Intelligenz eine Art Mantelbegriff ist, der alle Anwendungen zusammenfasst, die in irgendeiner Form Intelligenz zeigen, ist Machine Learning der Prozess aus Daten zu lernen und Schlüsse zu ziehen. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings der auf tiefe künstliche neuronale Netze setzt, um kontinuierlich zu lernen und Erlerntes bei weiteren Interaktionen mit der Welt anzupassen und zu modifizieren.
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Harrison, D., & Rubinfeld, D. L. (1978). Hedonic prices and the demand for clean air. J. Environ. Economics & Management, 5, 81–102. CrossRef Harrison, D., & Rubinfeld, D. L. (1978). Hedonic prices and the demand for clean air. J. Environ. Economics & Management, 5, 81–102. CrossRef
Metadaten
Titel
Machine Learning
verfasst von
Phil Wennker
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-30480-5_2