Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Analyse und Interpretation von Mustern in Daten befasst, um Vorhersagen zu machen und begründete Entscheidungen zu treffen.

Anhand von Beispieldaten erstellen, analysieren und vergleichen ML-Lösungen mathematische Modelle, die eine schnelle, fundierte und äußerst genaue Vorhersage möglicher Ergebnisse gestatten. Diese Algorithmen analysieren nicht nur die eingehenden Daten, sondern verstehen und ermöglichen so die kontinuierliche Selbstverbesserung des Systems. Die Nutzung des unbegrenzten Potenzials von ML-Lösungen ist der Schlüssel zum Erfolg in der modernen Industrie.

Maschinelles Lernen unterstützt die datengestützte Entscheidungsfindung und bietet Unternehmen wertvolle Einblicke in Muster und Möglichkeiten zur Optimierung des Produktionsprozesses, um mit dem Entwicklungstempo des Marktes, der Kunden und der Wettbewerber Schritt zu halten.

Während KI mit der Umgebung interagiert, um zu lernen und Maßnahmen zu ergreifen, die die Chance auf eine erfolgreiche Zielerreichung maximieren, lernt und prognostiziert ML durch passives Beobachten.

Alle Branchen sind datengetrieben. Da der Hauptzweck des maschinellen Lernens darin besteht, Daten zu analysieren und auf dieser Grundlage Vorhersagen zu treffen, wird der Einsatz von ML in jedem Bereich von Bedeutung sein.