Was ist maschinelles Lernen und seit wann gibt es es das?
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Forschungsgebiet, das sich mit dem Verständnis und der Entwicklung von Methoden befasst, die "lernen" - d.h. Methoden, die Daten nutzen, um die Leistung bei einer Reihe von Aufgaben zu verbessern. Es wird als Teil der künstlichen Intelligenz angesehen.

Algorithmen des maschinellen Lernens erstellen ein Modell auf der Grundlage von Beispieldaten, die als Trainingsdaten bezeichnet werden, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit dafür programmiert wurden. Algorithmen des maschinellen Lernens werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, z. B. in der Medizin, beim Filtern von E-Mails, bei der Spracherkennung, in der Landwirtschaft und beim Computer Vision, wo es schwierig oder undurchführbar ist, herkömmliche Algorithmen zu entwickeln, um die benötigten Aufgaben zu erfüllen.

Ein Teilbereich des maschinellen Lernens ist eng mit der Computergestützten Statistik verwandt, bei der es darum geht, Vorhersagen mit Hilfe von Computern zu treffen. Das Studium der mathematischen Optimierung liefert Methoden, Theorie und Anwendungsbereiche für das maschinelle Lernen. Data Mining ist ein verwandtes Fachgebiet, das sich auf die explorative Datenanalyse durch unüberwachtes Lernen konzentriert.

Einige Implementierungen des maschinellen Lernens nutzen Daten und neuronale Netze auf eine Weise, die die Funktionsweise eines biologischen Gehirns nachahmt.

In seiner Anwendung auf Geschäftsprobleme wird maschinelles Lernen auch als Predictive Analytics bezeichnet.

Überblick
Lernende Algorithmen gehen davon aus, dass Strategien, Algorithmen und Schlussfolgerungen, die in der Vergangenheit gut funktioniert haben, wahrscheinlich auch in der Zukunft gut funktionieren werden. Diese Schlussfolgerungen können offensichtlich sein, wie z. B. "Da die Sonne in den letzten 10.000 Tagen jeden Morgen aufgegangen ist, wird sie wahrscheinlich auch morgen früh aufgehen". Sie können nuanciert sein, wie z. B. "X% der Familien haben geografisch getrennte Arten mit Farbvarianten, also besteht eine Y%ige Chance, dass es unentdeckte schwarze Schwäne gibt".

Programme für maschinelles Lernen können Aufgaben erfüllen, ohne explizit dafür programmiert zu sein. Dabei lernen Computer aus bereitgestellten Daten, damit sie bestimmte Aufgaben ausführen. Für einfache Aufgaben, die Computern zugewiesen werden, können Algorithmen programmiert werden, die der Maschine sagen, wie sie alle Schritte ausführen soll, die zur Lösung des jeweiligen Problems erforderlich sind; auf Seiten des Computers ist kein Lernen erforderlich. Bei anspruchsvolleren Aufgaben kann es für einen Menschen eine Herausforderung sein, die benötigten Algorithmen manuell zu erstellen. In der Praxis kann es sich als effektiver erweisen, der Maschine zu helfen, ihren eigenen Algorithmus zu entwickeln, als dass menschliche Programmierer/innen jeden erforderlichen Schritt vorgeben müssen.

Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es verschiedene Ansätze, um Computern beizubringen, Aufgaben zu lösen, für die es keinen vollwertigen Algorithmus gibt. In Fällen, in denen es eine große Anzahl möglicher Antworten gibt, besteht ein Ansatz darin, einige der richtigen Antworten als gültig zu kennzeichnen. Diese können dann als Trainingsdaten für den Computer verwendet werden, um den Algorithmus/die Algorithmen zu verbessern, den/die er zur Bestimmung der richtigen Antworten verwendet. Um ein System für die digitale Zeichenerkennung zu trainieren, wird zum Beispiel oft der MNIST-Datensatz mit handgeschriebenen Ziffern verwendet.

Geschichte und Beziehungen zu anderen Bereichen
Siehe auch: Zeitleiste des maschinellen Lernens
Der Begriff maschinelles Lernen wurde 1959 von Arthur Samuel geprägt, einem IBM-Mitarbeiter und Pionier auf dem Gebiet der Computerspiele und der künstlichen Intelligenz. In dieser Zeit wurde auch das Synonym selbstlernende Computer verwendet.

Anfang der 1960er Jahre wurde von der Raytheon Company eine experimentelle "Lernmaschine" mit Lochstreifenspeicher namens CyberTron entwickelt, die Sonarsignale, Elektrokardiogramme und Sprachmuster mit Hilfe von rudimentärem Verstärkungslernen analysierte. Es wurde von einem menschlichen Bediener/Lehrer wiederholt auf das Erkennen von Mustern "trainiert" und mit einem "Goof"-Knopf ausgestattet, um falsche Entscheidungen neu zu bewerten. Ein repräsentatives Buch über die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens in den 1960er Jahren war Nilssons Buch über Lernende Maschinen, das sich hauptsächlich mit maschinellem Lernen für die Musterklassifizierung befasste. Das Interesse an der Mustererkennung hielt bis in die 1970er Jahre an, wie Duda und Hart 1973 beschrieben. 18] 1981 wurde über den Einsatz von Lernstrategien berichtet, mit denen ein neuronales Netz lernt, 40 Zeichen (26 Buchstaben, 10 Ziffern und 4 Sonderzeichen) von einem Computerterminal zu erkennen. 19]

Tom M. Mitchell lieferte eine viel zitierte, formalere Definition der Algorithmen, die im Bereich des maschinellen Lernens untersucht werden: "Ein Computerprogramm lernt aus der Erfahrung E in Bezug auf eine Klasse von Aufgaben T und ein Leistungsmaß P, wenn sich seine Leistung bei den Aufgaben in T, gemessen an P, mit der Erfahrung E verbessert." Diese Definition der Aufgaben, mit denen sich das maschinelle Lernen befasst, bietet eine grundlegend operationale Definition, anstatt den Bereich in kognitiven Begriffen zu definieren. Dies folgt Alan Turings Vorschlag in seinem Aufsatz "Computing Machinery and Intelligence", in dem die Frage "Können Maschinen denken?" durch die Frage "Können Maschinen tun, was wir (als denkende Wesen) tun können?" ersetzt wird.

Das moderne maschinelle Lernen verfolgt zwei Ziele: Zum einen sollen Daten auf der Grundlage von entwickelten Modellen klassifiziert werden, zum anderen sollen auf der Grundlage dieser Modelle Vorhersagen für zukünftige Ergebnisse getroffen werden. Ein hypothetischer Algorithmus, der speziell für die Klassifizierung von Daten entwickelt wurde, könnte das maschinelle Sehen von Muttermalen in Verbindung mit überwachtem Lernen nutzen, um es für die Klassifizierung von krebsartigen Muttermalen zu trainieren. Ein maschineller Lernalgorithmus für den Aktienhandel kann
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit dem Verständnis und der Entwicklung von Methoden beschäftigt, die lernen", d.h. Methoden, die Daten nutzen, um die Leistung bei einer Reihe von Aufgaben zu verbessern.  Algorithmen des maschinellen Lernens erstellen ein Modell aus Beispieldaten, die als Trainingsdaten bezeichnet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden. Es wurde erstmals in den 1960er Jahren entwickelt.
What is machine learning, and when did it first emerge?
Machine learning (ML) is a field of inquiry devoted to understanding and building methods that "learn" – that is, methods that leverage data to improve performance on some set of tasks.[1] It is seen as a part of artificial intelligence.

Machine learning algorithms build a model based on sample data, known as training data, in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so.[2] Machine learning algorithms are used in a wide variety of applications, such as in medicine, email filtering, speech recognition, agriculture, and computer vision, where it is difficult or unfeasible to develop conventional algorithms to perform the needed tasks.[3][4]

A subset of machine learning is closely related to computational statistics, which focuses on making predictions using computers, but not all machine learning is statistical learning. The study of mathematical optimization delivers methods, theory and application domains to the field of machine learning. Data mining is a related field of study, focusing on exploratory data analysis through unsupervised learning.[6][7]

Some implementations of machine learning use data and neural networks in a way that mimics the working of a biological brain.[8][9]

In its application across business problems, machine learning is also referred to as predictive analytics.

Overview
Learning algorithms work on the basis that strategies, algorithms, and inferences that worked well in the past are likely to continue working well in the future. These inferences can be obvious, such as "since the sun rose every morning for the last 10,000 days, it will probably rise tomorrow morning as well". They can be nuanced, such as "X% of families have geographically separate species with color variants, so there is a Y% chance that undiscovered black swans exist".[10]

Machine learning programs can perform tasks without being explicitly programmed to do so. It involves computers learning from data provided so that they carry out certain tasks. For simple tasks assigned to computers, it is possible to program algorithms telling the machine how to execute all steps required to solve the problem at hand; on the computer's part, no learning is needed. For more advanced tasks, it can be challenging for a human to manually create the needed algorithms. In practice, it can turn out to be more effective to help the machine develop its own algorithm, rather than having human programmers specify every needed step.[11]

The discipline of machine learning employs various approaches to teach computers to accomplish tasks where no fully satisfactory algorithm is available. In cases where vast numbers of potential answers exist, one approach is to label some of the correct answers as valid. This can then be used as training data for the computer to improve the algorithm(s) it uses to determine correct answers. For example, to train a system for the task of digital character recognition, the MNIST dataset of handwritten digits has often been used.[11]

History and relationships to other fields
See also: Timeline of machine learning
The term machine learning was coined in 1959 by Arthur Samuel, an IBM employee and pioneer in the field of computer gaming and artificial intelligence.[12][13] The synonym self-teaching computers was also used in this time period.[14][15]

By the early 1960s an experimental "learning machine" with punched tape memory, called CyberTron, had been developed by Raytheon Company to analyze sonar signals, electrocardiograms, and speech patterns using rudimentary reinforcement learning. It was repetitively "trained" by a human operator/teacher to recognize patterns and equipped with a "goof" button to cause it to re-evaluate incorrect decisions.[16] A representative book on research into machine learning during the 1960s was Nilsson's book on Learning Machines, dealing mostly with machine learning for pattern classification.[17] Interest related to pattern recognition continued into the 1970s, as described by Duda and Hart in 1973.[18] In 1981 a report was given on using teaching strategies so that a neural network learns to recognize 40 characters (26 letters, 10 digits, and 4 special symbols) from a computer terminal.[19]

Tom M. Mitchell provided a widely quoted, more formal definition of the algorithms studied in the machine learning field: "A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E."[20] This definition of the tasks in which machine learning is concerned offers a fundamentally operational definition rather than defining the field in cognitive terms. This follows Alan Turing's proposal in his paper "Computing Machinery and Intelligence", in which the question "Can machines think?" is replaced with the question "Can machines do what we (as thinking entities) can do?".[21]

Modern-day machine learning has two objectives, one is to classify data based on models which have been developed, the other purpose is to make predictions for future outcomes based on these models. A hypothetical algorithm specific to classifying data may use computer vision of moles coupled with supervised learning in order to train it to classify the cancerous moles. A machine learning algorithm for stock trading may inform
Machine learning  is a branch of AI concerned with understanding and developing methods that learn,"  that is, methods that use data to improve performance on a set of tasks.  Machine learning algorithms construct a model from sample data, referred to as training data, in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. It first emerged in the 1960s.