Maschinelles Lernen
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10 Wie Maschinen lernen: Entscheidungsbäume III
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Damit eine Maschine lernen kann, wird zunächst ein Datensatz benötigt. Soll die Maschine zum Beispiel Tiere erkennen, kann der Datensatz eine Sammlung von Abbildungen von Tieren sein.
Danach erkennt der Algorithmus der Maschine Muster und baut Entscheidungsbäume auf.
Anschließend kann die Maschine genutzt werden, um neue Inhalte zu untersuchen. So können ihr beispielsweise neue Abbildungen von Tieren gezeigt werden.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie ein lernendes System lernen kann.