Konzept#Maschinelles Lernen#Daten
Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das statistische Modelle und Algorithmen nutzt, um aus Daten Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Es ermöglicht automatisierte Entscheidungsunterstützung und kontinuierliche Modellverbesserung durch Training mit Beispieldaten. Einsatzfelder reichen von Vorhersage über Personalisierung bis zur Anomalieerkennung.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext
Organisationsebenei
Unternehmen
Organisationsreifei
Fortgeschritten
Auswirkungi
Technisch
Entscheidung
Entscheidungstypi
Architektur
Value Streami
Umsetzung
Einschätzung
Komplexitäti
Hoch
Reifegradi
Etabliert
Cognitive Loadi
Hoch
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
Direkt verbundene Content-Elemente.