Ein Lernsystem bezeichnet im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) eine Sammlung von Algorithmen, Techniken und Werkzeugen, die es ermöglichen, aus Daten zu lernen und Modelle zu trainieren, um bestimmte Aufgaben zu lösen. Lernsysteme sind ein zentraler Bestandteil moderner KI-Anwendungen und ermöglichen es Maschinen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein.
Lernsysteme können grob in drei Kategorien eingeteilt werden: überwachtes Lernen (supervised learning), unüberwachtes Lernen (unsupervised learning) und bestärkendes Lernen (reinforcement learning). Bei überwachtem Lernen wird das System mit gelabelten Daten trainiert, um eine Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe herzustellen. Unüberwachtes Lernen hingegen zielt darauf ab, Strukturen oder Muster in nicht gelabelten Daten zu entdecken. Bestärkendes Lernen lernt durch Interaktion mit einer Umgebung und erhält Belohnungen oder Strafen, um optimale Strategien zu entwickeln.
Ein Lernsystem besteht typischerweise aus mehreren Komponenten: den Daten, die als Grundlage für das Lernen dienen, den Algorithmen, die das Lernen ermöglichen, und den Parametern, die während des Trainings angepasst werden. Die Qualität der Daten ist entscheidend, da ein Lernsystem nur so gut ist wie die Daten, mit denen es trainiert wird. Darüber hinaus spielen die Auswahl des passenden Algorithmus und die Feinabstimmung der Parameter eine wichtige Rolle.
Lernsysteme finden in vielen Bereichen Anwendung, wie z.B. bei der Bilderkennung, der Sprachverarbeitung oder der Vorhersage von Zeitreihen. Sie ermöglichen es Unternehmen, automatisierte Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln und damit Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Gleichzeitig stellen sie Herausforderungen dar, wie z.B. die Gewährleistung von Datensicherheit, die Vermeidung von Viasen im Training oder die ethische Nutzung der Technologie.