{"id":174432,"date":"2025-11-17T10:19:44","date_gmt":"2025-11-17T09:19:44","guid":{"rendered":"https:\/\/zenkit.com\/?post_type=da-glossary&#038;p=174432"},"modified":"2025-11-21T11:33:58","modified_gmt":"2025-11-21T10:33:58","slug":"machine-learning-ml","status":"publish","type":"da-glossary","link":"https:\/\/zenkit.com\/de\/glossar\/machine-learning-ml\/","title":{"rendered":"Machine Learning (ML)"},"content":{"rendered":"\n<p>Machine Learning bezeichnet einen Bereich der <a href=\"https:\/\/zenkit.com\/de\/glossar\/kuenstliche-intelligenz-ki\/\">K\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a>, in dem Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen oder Vorhersagen treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Dabei werden Modelle durch Trainingsdaten so angepasst, dass sie neue, unbekannte Situationen m\u00f6glichst pr\u00e4zise bewerten k\u00f6nnen. In der <a href=\"https:\/\/zenkit.com\/de\/glossar\/digitalisierung\/\">Digitalisierung <\/a>und <a href=\"https:\/\/zenkit.com\/de\/glossar\/prozessautomatisierung\/\">Prozessautomatisierung <\/a>unterst\u00fctzt Machine Learning die Optimierung komplexer <a href=\"https:\/\/zenkit.com\/de\/glossar\/workflows\/\">Workflows<\/a>, etwa durch Prognosen, Klassifikationen oder Anomalieerkennung. Es erm\u00f6glicht die Weiterentwicklung klassischer Automatisierung hin zu adaptiven, selbstlernenden Prozessen und bildet eine zentrale Grundlage f\u00fcr intelligente Systeme in Bereichen wie <a href=\"https:\/\/zenkit.com\/de\/glossar\/process-mining\/\">Process Mining<\/a>, <a href=\"https:\/\/zenkit.com\/de\/glossar\/intelligent-process-automation-ipa\/\">IPA (Intelligent Process Automation)<\/a> und datengetriebene Entscheidungsfindung.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Machine Learning bezeichnet einen Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz, in dem Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen oder Vorhersagen treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Dabei werden Modelle durch Trainingsdaten so angepasst, dass sie neue, unbekannte Situationen m\u00f6glichst pr\u00e4zise bewerten k\u00f6nnen. 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