Wie lernt künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) lernt hauptsächlich durch zwei Methoden: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.

1. **Überwachtes Lernen**:
- **Datenbeschaffung**: Zunächst werden große Mengen an Daten gesammelt, die bereits mit den richtigen Antworten (Labels) versehen sind. Zum Beispiel könnten das Bilder von Katzen und Hunden sein, die entsprechend gekennzeichnet sind.
- **Training**: Diese Daten werden dann verwendet, um ein Modell zu trainieren. Das Modell versucht, eine Funktion zu lernen, die die Eingabedaten (z.B. Bilder) mit den Ausgabedaten (z.B. "Katze" oder "Hund") verknüpft.
- **Validierung und Testen**: Nach dem Training wird das Modell mit neuen, ungesehenen Daten getestet, um seine Genauigkeit zu überprüfen. Falls nötig, wird das Modell angepasst und erneut trainiert.

2. **Unüberwachtes Lernen**:
- **Datenbeschaffung**: Hier werden ebenfalls große Mengen an Daten gesammelt, jedoch ohne Labels. Das bedeutet, dass die Daten nicht vorab kategorisiert sind.
- **Clustering und Mustererkennung**: Das Modell versucht, Muster oder Strukturen in den Daten zu erkennen. Ein Beispiel wäre das Clustering, bei dem das Modell ähnliche Datenpunkte gruppiert.
- **Anwendung**: Diese Methode wird oft verwendet, um Daten zu segmentieren oder um Anomalien zu erkennen.

Zusätzlich gibt es noch andere Lernmethoden wie das **bestärkende Lernen**, bei dem ein Agent durch Belohnungen und Bestrafungen lernt, und **semi-überwachtes Lernen**, das eine Kombination aus überwachten und unüberwachten Methoden darstellt.

Für weitere Informationen kannst du auch auf spezialisierte Webseiten wie [Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz) nachlesen.