Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computerprogramme anhand von Daten lernen, Muster zu erkennen und darauf basierend Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen – ohne dass sie explizit programmiert wurden. Statt feste Regeln zu definieren, entwickelt ein Modell aus Trainingsdaten generalisierbare Strukturen, die auf neue, unbekannte Daten angewendet werden können. Typische Anwendungsbereiche sind Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung und Predictive Maintenance. Machine Learning wird in drei Hauptformen unterteilt: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. In der IT ist Machine Learning ein zentrales Werkzeug für datengetriebene Prozesse und automatisierte Systeme. Der Trainingsprozess erfordert passende Algorithmen, hochwertige Daten und oft spezialisierte Hardware wie GPUs. Mit wachsender Rechenleistung, besserer Datenverfügbarkeit und neuen Frameworks hat sich Machine Learning zu einem Schlüsselfaktor für Innovationen in nahezu allen Branchen entwickelt. Es bildet die Grundlage für viele moderne KI-Anwendungen und verändert grundlegend, wie Maschinen lernen, analysieren und agieren.