{"id":35590,"date":"2025-08-29T13:45:24","date_gmt":"2025-08-29T11:45:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/blog\/?post_type=glossary&#038;p=35590"},"modified":"2025-08-29T13:45:44","modified_gmt":"2025-08-29T11:45:44","slug":"maschinelles-lernen","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/blog\/glossar\/maschinelles-lernen\/","title":{"rendered":"Maschinelles Lernen"},"content":{"rendered":"<h1 aria-level=\"2\"><strong>Maschinelles Lernen<\/strong><\/h1>\n<h2 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">Was ist Maschinelles Lernen?<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134245418&quot;:true,&quot;134245529&quot;:true,&quot;335559738&quot;:160,&quot;335559739&quot;:80}\">\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Empfehlungen bei Netflix. Spamfilter im E-Mail-Postfach. Prognosen im Vertrieb. Was all diese Dinge verbindet, ist eine Technologie, die nicht einfach nur programmiert wurde, sondern gelernt hat. Maschinelles Lernen (ML) ist einer der einflussreichsten Teilbereiche der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Und einer, der gerade dabei ist, still und leise zum Standard zu werden.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Im Zentrum steht ein Perspektivwechsel: Anstatt ein System Regel f\u00fcr Regel zu programmieren, wird es mit Beispieldaten \u201egef\u00fcttert\u201c. Das System erkennt Muster, verallgemeinert, passt sich an und wird dadurch mit der Zeit besser. Nicht, weil es versteht, was es tut. Sondern weil es mathematische Zusammenh\u00e4nge nutzt, um Wahrscheinlichkeiten zu berechnen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">Wie Maschinelles Lernen funktioniert\u00a0<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134245418&quot;:true,&quot;134245529&quot;:true,&quot;335559738&quot;:160,&quot;335559739&quot;:80}\">\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen braucht vor allem eines: Viele Daten. Ein Modell wird trainiert, indem es Muster in diesen Daten erkennt und daraus Regeln ableitet \u2013 etwa, wie ein \u201egutes\u201c Kundenfeedback aussieht oder wie sich ein Maschinenausfall ank\u00fcndigt. Das funktioniert entweder mit oder ohne menschliche Vorgaben:<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">\u00dcberwachtes Lernen<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Die Maschine bekommt Beispielpaare \u2013 Eingabe und gew\u00fcnschte Ausgabe. Ziel: \u00c4hnliche F\u00e4lle in Zukunft richtig vorhersagen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Un\u00fcberwachtes Lernen<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Es gibt keine feste Zielvorgabe. Das System sucht selbst nach Strukturen in den Daten. Zum Beispiel, indem es \u00e4hnliche Verhaltensmuster erkennt und Nutzer:innen in Gruppen einteilt. So lassen sich etwa Kundensegmente ableiten, die im klassischen Reporting nicht sofort sichtbar w\u00e4ren.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Best\u00e4rkendes Lernen<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Das System lernt durch Versuch und Irrtum \u2013 gesteuert durch Belohnung oder Bestrafung, \u00e4hnlich wie in einem Spiel.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b><span data-contrast=\"auto\">Wichtig dabei<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Lernen hei\u00dft hier nicht verstehen. Ein ML-Modell wei\u00df nicht, dass es eine K\u00fcndigung vorhersagt. Es erkennt nur statistische Muster, die mit fr\u00fcheren K\u00fcndigungen korrelierten.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"2\">\u00a0<span data-contrast=\"none\">ML-Beispiele aus dem Alltag<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134245418&quot;:true,&quot;134245529&quot;:true,&quot;335559738&quot;:160,&quot;335559739&quot;:80}\">\u00a0<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Spracherkennung<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Ein Sprachassistent lernt, wie ein bestimmter Mensch spricht (trotz Dialekt, trotz Umgebungsger\u00e4uschen).<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Personalisierte Werbung<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: ML analysiert Klickverhalten und sagt vorher, welche Anzeige wahrscheinlich relevant ist.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Wartung in der Industrie<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Sensoren liefern Daten, ML-Modelle sagen den optimalen Wartungszeitpunkt vorher, bevor etwas kaputtgeht.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">All diese Anwendungen basieren auf dem gleichen Prinzip: Lernen aus Erfahrung, auf Basis von Daten. Das klingt technisch, hat aber durchaus soziale und ethische Dimensionen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">Was Maschinelles Lernen kann und wo es kritisch wird<\/span><\/h2>\n<table data-tablestyle=\"MsoTableGrid\" data-tablelook=\"1184\" aria-rowcount=\"5\">\n<tbody>\n<tr aria-rowindex=\"1\">\n<td data-celllook=\"0\"><b><span data-contrast=\"auto\">St\u00e4rken<\/span><\/b><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:2,&quot;335551620&quot;:2}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<td data-celllook=\"0\"><b><span data-contrast=\"auto\">Spannungsfelder<\/span><\/b><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:2,&quot;335551620&quot;:2}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr aria-rowindex=\"2\">\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Muster erkennen, wo Menschen keinen \u00dcberblick mehr haben.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Verzerrungen in den Trainingsdaten wirken sich direkt auf Entscheidungen aus.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr aria-rowindex=\"3\">\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Modelle lassen sich anpassen und verfeinern.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Ergebnisse sind nicht immer nachvollziehbar (\u201eBlack Box\u201c).<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr aria-rowindex=\"4\">\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Aufgaben skalieren, ohne lineare Mehrkosten.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Gefahr der Automatisierung ohne menschliche Einbindung.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr aria-rowindex=\"5\">\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Komplexe Systeme simulieren oder vorhersagen.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Lernen aus der Vergangenheit reproduziert auch deren Fehler.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen ist nicht immer die L\u00f6sung: Es liefert keine \u201eWahrheiten\u201c, sondern Wahrscheinlichkeiten. Und es tr\u00e4gt Verantwortung nicht mit, auch wenn seine Ergebnisse Entscheidungen pr\u00e4gen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<h3 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">Warum Organisationen sich mit ML besch\u00e4ftigen sollten<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134245418&quot;:true,&quot;134245529&quot;:true,&quot;335559738&quot;:160,&quot;335559739&quot;:80}\">\u00a0<\/span><\/h3>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen ist keine Technologie, die sich \u201eoptional\u201c einf\u00fchren l\u00e4sst. Sie ist l\u00e4ngst Teil vieler Tools, die im Alltag genutzt werden \u2013 oft ohne, dass es bewusst wahrgenommen wird.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span data-contrast=\"auto\">F\u00fcr Organisationen hei\u00dft das:<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Wer ML nutzen will, braucht Datenstrategien, aber auch Menschen, die Fragen stellen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Wer automatisieren will, sollte wissen, was ein Modell nicht kann.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Wer Mitarbeitende sch\u00fctzen will, muss erkl\u00e4ren, wie Systeme zu Entscheidungen kommen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen ver\u00e4ndert nicht nur Prozesse. Es ver\u00e4ndert Verantwortung. Wer das fr\u00fch erkennt, kann effizient mitgestalten.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<div class=\"seminartipp\">\r\n\t\r\n\t<div class=\"content-wrapper\">\r\n\t\t\r\n\t\t<div class=\"\">\r\n\t\t\t\r\n\t\t\t<p class=\"h3\">Mit Daten und KI die Zukunft gestalten<\/p>\r\n\t\t\t<p>Ob Grundlagen oder Deep Dive \u2013 entwickle deine Skills im Bereich \u201cData Analytics und K\u00fcnstliche Intelligenz\u201d gezielt weiter und mach dich fit f\u00fcr die datengetriebene Arbeitswelt.<\/p>\n<br\/>\r\n\t\t\t<a class=\"btn\" href=\"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/hierarchy\/data-analytics-ki\" onclick=\"target_econda_article()\" data-track-style=\"clickbtn\" data-track-type=\"link\" data-track-action=\"recoprimary\" target=\"_blank\">Jetzt entdecken<\/a>\r\n\t\t<\/div>\r\n\t<\/div>\r\n\t<div class=\"clear\"><\/div>\r\n\t\r\n<\/div><h2 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">FAQ<\/span><\/h2>\n<h3 aria-level=\"2\"><b><span data-contrast=\"auto\">Was ist Maschinelles Lernen?<\/span><\/b><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/h3>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Computer lernen dabei eigenst\u00e4ndig aus Beispielen und Daten \u2013 ohne, dass jeder Schritt von einem Menschen vorgegeben wird. Ein Modell erkennt Muster, leitet Regeln ab und \u00fcbertr\u00e4gt dieses Wissen auf neue Situationen. So entstehen Anwendungen, die Produkte vorschlagen, Risiken berechnen oder Inhalte automatisch sortieren.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Wie funktioniert Maschinelles Lernen konkret?<\/span><\/b><\/h3>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Statt feste Regeln in ein Modell einzubauen, wird es mit Daten gef\u00fcttert (und zwar in gro\u00dfen Mengen). Aus diesen Beispielen zieht es Muster und lernt, Zusammenh\u00e4nge zu erkennen. Auf dieser Datengrundlage kann ein System dann etwa herausfinden, welche Kundinnen und Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit kaufen werden oder welche Sensorwerte einen Maschinenausfall ank\u00fcndigen. Mit jeder weiteren passenden Datenspur verfeinert sich das Modell und die Vorhersagen werden Schritt f\u00fcr Schritt genauer.<\/span><\/p>\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Wof\u00fcr wird maschinelles Lernen im Unternehmen eingesetzt?<\/span><\/b><\/h3>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen kann in vielen Bereichen unterst\u00fctzen. Im Marketing, indem es personalisierte Angebote erstellt, im Vertrieb, indem es Leads bewertet oder in der Produktion, in der es Fehler aufdeckt. Auch im Personalbereich hilft es \u2013 etwa bei der Auswertung von Feedback oder beim Erstellen von Lernpl\u00e4nen. ML ist n\u00fctzlich, wenn es Entscheidungen sofort unterst\u00fctzt und schneller Klarheit schafft.<\/span><\/p>\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Was ist der Unterschied zwischen KI und Maschinellem Lernen?<\/span><\/b><\/h3>\n<p><span data-contrast=\"auto\">K\u00fcnstliche Intelligenz ist eine Technologie, die Aufgaben selbstst\u00e4ndig \u00fcbernimmt. Maschinelles Lernen ist ein Teil davon. Es lernt aus Daten und erkennt Muster. Ohne ML w\u00e4ren viele KI-Anwendungen nicht m\u00f6glich.<\/span><\/p>\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Gibt es auch Risiken beim Einsatz von Maschinellem Lernen?<\/span><\/b><\/h3>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Ja, Modelle k\u00f6nnen verzerrt sein, wenn die Daten nicht ausgewogen sind. Auch fehlende Transparenz und Fragen zum Datenschutz sind Herausforderungen. Deshalb sollte Maschinelles Lernen immer mit klaren Regeln, menschlicher Kontrolle und ethischem Blick erfolgen.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Maschinelles Lernen Was ist Maschinelles Lernen?\u00a0 Empfehlungen bei Netflix. Spamfilter im E-Mail-Postfach. Prognosen im Vertrieb. Was all diese Dinge verbindet, ist eine Technologie, die nicht einfach nur programmiert wurde, sondern gelernt hat. Maschinelles Lernen (ML) ist einer der einflussreichsten Teilbereiche der K\u00fcnstlichen Intelligenz. 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Spamfilter im E-Mail-Postfach. Prognosen im Vertrieb. Was all diese Dinge verbindet, ist eine Technologie, die nicht einfach nur programmiert wurde, sondern gelernt hat. Maschinelles Lernen (ML) ist einer der einflussreichsten Teilbereiche der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Und einer, der gerade dabei ist, still und leise zum Standard zu werden.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span>\r\n\r\n<span data-contrast=\"auto\">Im Zentrum steht ein Perspektivwechsel: Anstatt ein System Regel f\u00fcr Regel zu programmieren, wird es mit Beispieldaten \u201egef\u00fcttert\u201c. Das System erkennt Muster, verallgemeinert, passt sich an und wird dadurch mit der Zeit besser. Nicht, weil es versteht, was es tut. Sondern weil es mathematische Zusammenh\u00e4nge nutzt, um Wahrscheinlichkeiten zu berechnen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span>\r\n<h2 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">Wie Maschinelles Lernen funktioniert\u00a0<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134245418&quot;:true,&quot;134245529&quot;:true,&quot;335559738&quot;:160,&quot;335559739&quot;:80}\">\u00a0<\/span><\/h2>\r\n<span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen braucht vor allem eines: Viele Daten. Ein Modell wird trainiert, indem es Muster in diesen Daten erkennt und daraus Regeln ableitet \u2013 etwa, wie ein \u201egutes\u201c Kundenfeedback aussieht oder wie sich ein Maschinenausfall ank\u00fcndigt. Das funktioniert entweder mit oder ohne menschliche Vorgaben:<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span>\r\n<ul>\r\n \t<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">\u00dcberwachtes Lernen<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Die Maschine bekommt Beispielpaare \u2013 Eingabe und gew\u00fcnschte Ausgabe. Ziel: \u00c4hnliche F\u00e4lle in Zukunft richtig vorhersagen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<ul>\r\n \t<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Un\u00fcberwachtes Lernen<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Es gibt keine feste Zielvorgabe. Das System sucht selbst nach Strukturen in den Daten. Zum Beispiel, indem es \u00e4hnliche Verhaltensmuster erkennt und Nutzer:innen in Gruppen einteilt. So lassen sich etwa Kundensegmente ableiten, die im klassischen Reporting nicht sofort sichtbar w\u00e4ren.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<ul>\r\n \t<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Best\u00e4rkendes Lernen<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Das System lernt durch Versuch und Irrtum \u2013 gesteuert durch Belohnung oder Bestrafung, \u00e4hnlich wie in einem Spiel.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<b><span data-contrast=\"auto\">Wichtig dabei<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Lernen hei\u00dft hier nicht verstehen. Ein ML-Modell wei\u00df nicht, dass es eine K\u00fcndigung vorhersagt. Es erkennt nur statistische Muster, die mit fr\u00fcheren K\u00fcndigungen korrelierten.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span>\r\n<h2 aria-level=\"2\">\u00a0<span data-contrast=\"none\">ML-Beispiele aus dem Alltag<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134245418&quot;:true,&quot;134245529&quot;:true,&quot;335559738&quot;:160,&quot;335559739&quot;:80}\">\u00a0<\/span><\/h2>\r\n<ul>\r\n \t<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Spracherkennung<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Ein Sprachassistent lernt, wie ein bestimmter Mensch spricht (trotz Dialekt, trotz Umgebungsger\u00e4uschen).<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<ul>\r\n \t<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Personalisierte Werbung<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: ML analysiert Klickverhalten und sagt vorher, welche Anzeige wahrscheinlich relevant ist.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<ul>\r\n \t<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Wartung in der Industrie<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Sensoren liefern Daten, ML-Modelle sagen den optimalen Wartungszeitpunkt vorher, bevor etwas kaputtgeht.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<span data-contrast=\"auto\">All diese Anwendungen basieren auf dem gleichen Prinzip: Lernen aus Erfahrung, auf Basis von Daten. Das klingt technisch, hat aber durchaus soziale und ethische Dimensionen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span>\r\n<h2 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">Was Maschinelles Lernen kann und wo es kritisch wird<\/span><\/h2>\r\n<table data-tablestyle=\"MsoTableGrid\" data-tablelook=\"1184\" aria-rowcount=\"5\">\r\n<tbody>\r\n<tr aria-rowindex=\"1\">\r\n<td data-celllook=\"0\"><b><span data-contrast=\"auto\">St\u00e4rken<\/span><\/b><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:2,&quot;335551620&quot;:2}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<td data-celllook=\"0\"><b><span data-contrast=\"auto\">Spannungsfelder<\/span><\/b><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:2,&quot;335551620&quot;:2}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr aria-rowindex=\"2\">\r\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Muster erkennen, wo Menschen keinen \u00dcberblick mehr haben.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Verzerrungen in den Trainingsdaten wirken sich direkt auf Entscheidungen aus.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr aria-rowindex=\"3\">\r\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Modelle lassen sich anpassen und verfeinern.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Ergebnisse sind nicht immer nachvollziehbar (\u201eBlack Box\u201c).<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr aria-rowindex=\"4\">\r\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Aufgaben skalieren, ohne lineare Mehrkosten.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Gefahr der Automatisierung ohne menschliche Einbindung.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr aria-rowindex=\"5\">\r\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Komplexe Systeme simulieren oder vorhersagen.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<td data-celllook=\"0\"><span data-contrast=\"auto\">Lernen aus der Vergangenheit reproduziert auch deren Fehler.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\r\n<span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen ist nicht immer die L\u00f6sung: Es liefert keine \u201eWahrheiten\u201c, sondern Wahrscheinlichkeiten. Und es tr\u00e4gt Verantwortung nicht mit, auch wenn seine Ergebnisse Entscheidungen pr\u00e4gen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span>\r\n<h3 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">Warum Organisationen sich mit ML besch\u00e4ftigen sollten<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134245418&quot;:true,&quot;134245529&quot;:true,&quot;335559738&quot;:160,&quot;335559739&quot;:80}\">\u00a0<\/span><\/h3>\r\n<span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen ist keine Technologie, die sich \u201eoptional\u201c einf\u00fchren l\u00e4sst. Sie ist l\u00e4ngst Teil vieler Tools, die im Alltag genutzt werden \u2013 oft ohne, dass es bewusst wahrgenommen wird.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span>\r\n<h3><span data-contrast=\"auto\">F\u00fcr Organisationen hei\u00dft das:<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/h3>\r\n<ul>\r\n \t<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Wer ML nutzen will, braucht Datenstrategien, aber auch Menschen, die Fragen stellen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<ul>\r\n \t<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Wer automatisieren will, sollte wissen, was ein Modell nicht kann.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<ul>\r\n \t<li aria-setsize=\"-1\" data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" data-list-defn-props=\"{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;\uf0b7&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;multilevel&quot;}\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Wer Mitarbeitende sch\u00fctzen will, muss erkl\u00e4ren, wie Systeme zu Entscheidungen kommen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span><\/li>\r\n<\/ul>\r\n<span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen ver\u00e4ndert nicht nur Prozesse. Es ver\u00e4ndert Verantwortung. Wer das fr\u00fch erkennt, kann effizient mitgestalten.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true}\">\u00a0<\/span>\r\n\r\n[pods name=\"seminartipp\" slug=\"34001\" template=\"Seminartipp\"]\r\n<h2 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">FAQ<\/span><\/h2>\r\n<h3 aria-level=\"2\"><b><span data-contrast=\"auto\">Was ist Maschinelles Lernen?<\/span><\/b><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/h3>\r\n<span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Computer lernen dabei eigenst\u00e4ndig aus Beispielen und Daten \u2013 ohne, dass jeder Schritt von einem Menschen vorgegeben wird. Ein Modell erkennt Muster, leitet Regeln ab und \u00fcbertr\u00e4gt dieses Wissen auf neue Situationen. So entstehen Anwendungen, die Produkte vorschlagen, Risiken berechnen oder Inhalte automatisch sortieren.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span>\r\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Wie funktioniert Maschinelles Lernen konkret?<\/span><\/b><\/h3>\r\n<span data-contrast=\"auto\">Statt feste Regeln in ein Modell einzubauen, wird es mit Daten gef\u00fcttert (und zwar in gro\u00dfen Mengen). Aus diesen Beispielen zieht es Muster und lernt, Zusammenh\u00e4nge zu erkennen. Auf dieser Datengrundlage kann ein System dann etwa herausfinden, welche Kundinnen und Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit kaufen werden oder welche Sensorwerte einen Maschinenausfall ank\u00fcndigen. Mit jeder weiteren passenden Datenspur verfeinert sich das Modell und die Vorhersagen werden Schritt f\u00fcr Schritt genauer.<\/span>\r\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Wof\u00fcr wird maschinelles Lernen im Unternehmen eingesetzt?<\/span><\/b><\/h3>\r\n<span data-contrast=\"auto\">Maschinelles Lernen kann in vielen Bereichen unterst\u00fctzen. Im Marketing, indem es personalisierte Angebote erstellt, im Vertrieb, indem es Leads bewertet oder in der Produktion, in der es Fehler aufdeckt. Auch im Personalbereich hilft es \u2013 etwa bei der Auswertung von Feedback oder beim Erstellen von Lernpl\u00e4nen. ML ist n\u00fctzlich, wenn es Entscheidungen sofort unterst\u00fctzt und schneller Klarheit schafft.<\/span>\r\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Was ist der Unterschied zwischen KI und Maschinellem Lernen?<\/span><\/b><\/h3>\r\n<span data-contrast=\"auto\">K\u00fcnstliche Intelligenz ist eine Technologie, die Aufgaben selbstst\u00e4ndig \u00fcbernimmt. Maschinelles Lernen ist ein Teil davon. Es lernt aus Daten und erkennt Muster. Ohne ML w\u00e4ren viele KI-Anwendungen nicht m\u00f6glich.<\/span>\r\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Gibt es auch Risiken beim Einsatz von Maschinellem Lernen?<\/span><\/b><\/h3>\r\n<span data-contrast=\"auto\">Ja, Modelle k\u00f6nnen verzerrt sein, wenn die Daten nicht ausgewogen sind. Auch fehlende Transparenz und Fragen zum Datenschutz sind Herausforderungen. Deshalb sollte Maschinelles Lernen immer mit klaren Regeln, menschlicher Kontrolle und ethischem Blick erfolgen.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span>","acf":{"p_authors":null},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.1.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Maschinelles Lernen (ML): Definition, Chancen &amp; Risiken<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Was ist Maschinelles Lernen? Verst\u00e4ndliche Erkl\u00e4rung mit Beispielen aus Marketing und Alltag. 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