„Erlerntes Wissen“ bezeichnet im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) das Wissen, das eine Maschine durch maschinelles Lernen erworben hat. Dieser Prozess ermöglicht es KI-Systemen, Muster in Daten zu erkennen, Beziehungen herzustellen und auf dieser Grundlage Vorhersagen, Klassifizierungen oder Entscheidungen zu treffen.
Das erlernte Wissen wird durch Algorithmen generiert, die große Datenmengen analysieren. Je nach Anwendung kommen verschiedene Lernmethoden zum Einsatz: überwachtes Lernen, bei dem die Maschine anhand von Beispielen lernt; unüberwachtes Lernen, bei dem die Maschine Muster in ungelabelten Daten sucht; oder bestärkendes Lernen, bei dem die Maschine durch Belohnungen oder Strafen lernt.
Die Qualität des erlernten Wissens hängt entscheidend von der Güte der Trainingsdaten und der Komplexität des Algorithmus ab. Ein gut trainiertes Modell kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, wie z.B. in Expertensystemen, die menschliche Entscheidungsprozesse unterstützen, oder in Empfehlungssystemen, die personalisierte Vorschläge machen.
„Erlerntes Wissen“ ist somit ein zentraler Bestandteil moderner KI-Systeme und ermöglicht es ihnen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.