Der Unterschied zwischen Machine Learning und «klassischer» Software
Software, wie wir sie bisher kannten, war grob so aufgebaut: Wir geben die Regeln (Algorithmen) ein, und die Software wendet diese Regeln auf die Daten ein, die wir einspeisen. Herauskommen die Antworten der Software. Machine Learning dagegen ist ‚ungenauer‘. Wir füttern den Machine-Learning-Algorithmus mit ‚Antworten‘ in Form von großen Datenmengen, aus denen der Machine-Learning-Algorithmus sich eine Menge(!) an Regeln erarbeitet, die dann wiederum auf andere Datenmengen angewendet werden können. Auf diesem Weg können komplexe Regelwerke geschaffen werden, die nicht per Hand programmiert werden können.