Was ist Machine-Learning, sehr einfach erklärt?
Die beste Erklärung liefert die wörtliche Übersetzung: Maschinenlernen.
Dass Maschinen dazu in der Lage sein sollen, zu lernen, ist schon recht bemerkenswert und erklärungsbedürftig. Lernen ist in der Regel nicht eine Eigenschaft, die wir von Maschinen kennen: Eine Waschmaschine wäscht die Wäsche nicht mit der Zeit besser, lernt also nichts dazu.
Man kann aber Maschinen tatsächlich dazu bringen, Erfahrung zu sammeln, und ihre Aufgabe dann mit der gesammelten Erfahrung besser zu erledigen als vorher. Eines der frühesten Beispiele für lernende Maschinen ist der Checkers Player (Dame Spieler) von Arthur Samuel aus dem Jahr 1959. Dabei hat Samuel das Dame spielende Programm viele Millionen Male gegen eine Kopie seiner Selbst spielen lassen. Das Programm war dazu in der Lage, die damit gesammelte Erfahrung dazu zu nutzen, das Spiel öfter zu gewinnen. Das resultierende Computerprogramm war in der Lage, menschliche Meister des Spiels zu schlagen.
Prinzipiell funktioniert das so: Man konfrontiert die Maschine mit einer Situation, einer Eingabe, und hat eine konkrete Vorstellung davon, was für ein Ergebnis oder Verhalten man von der Maschine erwartet. Anfangs wird die Maschine noch unerfahren (bzw dumm) sein, und ein Ergebnis liefern, das von dem erwarteten Ergebnis abweicht. Das Lernen besteht nun darin, den inneren Mechanismus der Maschine derart zu ändern bzw anzupassen, dass nach der Anpassung das gelieferte Ergebnis etwas näher an dem erwarteten / gewünschten Ergebnis liegt. Ziel ist, mit einer Wiederholung dieser Prozedur für viele unterschiedliche Situationen die Maschine dazu zu bringen, Ergebnisse zu liefern, die möglichst nah am erwarteten Ergebnis liegen.
Wenn man also ein Verfahren hat, diese inkrementellen Anpassungen am Mechanismus der Maschine systematisch durchzuführen, dann hat man eine Maschine, die aus Erfahrung lernt und mit Wiederholung stetig besser wird.