Anwendungen

Zusammenfassung Im vorliegenden Kapitel werden verschiedene Anwendungsbeispiele vorgestellt, die verdeutlichen, wie maschinelles Lernen in der Praxis eingesetzt wird. Dabei werden verschiedene Verfahren betrachtet, die in den vorherigen Kapiteln ausführlich beschrieben wurden. Eine häufige Anwendung von maschinellem Lernen findet sich in der Regelungstechnik. Hier werden Verfahren eingesetzt, die es ermöglichen, komplexe Regelkreise zu optimieren und zu steuern. Dabei werden in der Regel große Datenmengen aus der Mess- und Regeltechnik verwendet, um präzise Vorhersagen zu treffen und die Regelung entsprechend anzupassen. Das maschinelle Lernen kann hier helfen, eine bessere Regelung zu erzielen, indem es in der Lage ist, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und diese für die Optimierung der Regelung zu nutzen. Auch in der Bildverarbeitung ist maschinelles Lernen ein wichtiger Bestandteil. Hier werden Verfahren eingesetzt, um Objekte in Bildern zu erkennen und zu klassifizieren. Dabei werden z. B. künstliche neuronale Netze verwendet, die in der Lage sind, komplexe Zusammenhänge zwischen den einzelnen Pixeln im Bild zu erkennen und zu nutzen. Darüber hinaus gibt es viele weitere Anwendungsgebiete, in denen maschinelles Lernen erfolgreich eingesetzt wird. Dazu gehören z. B. die Spracherkennung, die Analyse von Finanzdaten, die Optimierung von Produktionsprozessen oder auch die Vorhersage von Krankheitsverläufen in der Medizin.