Читать книгу Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow - Aurélien Géron - Страница 19

Machine Learning ist die Wissenschaft (und Kunst), Computer so zu programmieren, dass sie anhand von Daten lernen.

Hier ist eine etwas allgemeinere Definition:

[Maschinelles Lernen ist das] Fachgebiet, das Computern die Fähigkeit zu lernen verleiht, ohne explizit programmiert zu werden.

– Arthur Samuel 1959

Und eine eher technisch orientierte:

Man sagt, dass ein Computerprogramm dann aus Erfahrungen E in Bezug auf eine Aufgabe T und ein Maß für die Leistung P lernt, wenn seine durch P gemessene Leistung bei T mit der Erfahrung E anwächst.

– Tom Mitchell 1997

Ihr Spamfilter ist ein maschinelles Lernprogramm, das aus Beispielen für Spam-E-Mails (z.B. vom Nutzer markierten) und gewöhnlichen E-Mails (Nicht-Spam, auch »Ham« genannt) lernt, Spam zu erkennen. Diese vom System verwendeten Lernbeispiele nennt man den Trainingsdatensatz. Jedes Trainingsbeispiel nennt man einen Trainingsdatenpunkt (oder Instanz). In diesem Fall besteht die Aufgabe T darin, neue E-Mails als Spam zu kennzeichnen, die Erfahrung E entspricht den Trainingsdaten. Nur das Leistungsmaß P ist noch zu definieren; Sie könnten z.B. den Anteil korrekt klassifizierter E-Mails verwenden. Dieses Leistungsmaß nennt man Genauigkeit. Es wird bei Klassifikationsaufgaben häufig verwendet.

Falls Sie gerade eine Kopie von Wikipedia heruntergeladen haben, verfügt Ihr Computer über eine Menge zusätzlicher Daten, verbessert sich dadurch aber bei keiner Aufgabe. Deshalb ist dies kein Machine Learning.