ML als Teilgebiet der KI und Oberbegriff für die "künstliche" Generierung von Wissen, setzt computergestützte Techniken ein, um Systeme in die Lage zu versetzen, aus Daten oder Erfahrungen zu lernen. Ein solches System kann das erworbene Wissen nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern, indem es aus den Lerndaten Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennt und diese auf unbekannte Daten überträgt (Lerntransfer).

• Transferlernen

ETSI GR ENI 004 set of processes that enables computers to understand data and enhance its knowledge; said knowledge is used to learn new information without being explicitly programmed.

NOTE 1: ISO/IEC 2382-28 defines machine learning as "a process by which a functional unit improves its performance by acquiring new knowledge or skills, or by reorganizing existing knowledge or skills".

NOTE 2: Mitchell's book (Machine Learning) defines this as: "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".

NOTE 3: Machine Learning is a subsidiary ongoing application of AI based around the idea that it should give machines access to data and let them learn for themselves.

ISO/IEC DIS 22989 ML: process of optimizing model parameters (3.1.28) through computational techniques, such that the model's behaviour reflects the data or experience

ISO/IEC TR 29119-11:2020 process using computational techniques to enable systems to learn from data or experience

ISTQB - CTAI Syllabus The process using computational techniques to enable systems to learn from data or experience (ISO/IEC TR 29119-11)

Aufgabenstellung, mittels welcher die Ausgabeklasse für eine bestimmte Eingabe vorhergesagt wird.

Gibt es nur zwei Ausgabeklassen, spricht man von binärer Klassifizierung.

Gibt es mehr als zwei Ausgabeklassen, spricht man von Mehrklassen-Klassifizierung.

ISO/IEC TR 29119-11:2020 machine learning function that predicts the output class for a given input

ISTQB - CTAI Syllabus A type of ML function that predicts the output class for a given input (After ISO/IEC TR 29119-11)

Die Fehlerrückführung ist ein Algorithmus der die Gewichte eines neuronalen Netzwerks auf Grundlage des gemessenen Fehlers am Ausgang schichtweise bis zum Eingang hin aktualisiert.

ISO/IEC TR 29119-11:2020 method used in artificial neural networks to determine the weights to be used on the network connections based on the computed error at the output of the network

Note 1 to entry: It is used to train deep neural networks (3.1.27).