Machine Learning: Funktionsweise, Anwendungen und Lernen

Welche Arten von Machine Learning gibt es?

Zu den grundlegenden Lernformen gehören Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning.

• Supervised Learning: Beim überwachten Lernen wird ein Modell anhand von Trainingsdaten mit bekannten Zielwerten oder Labels trainiert. Typische Aufgaben sind Klassifikation und Regression – beispielsweise die Einordnung von E-Mails oder die Prognose eines Wertes.
• Unsupervised Learning: Beim unüberwachten Lernen sind keine entsprechenden Zielwerte vorgegeben. Das Modell soll Strukturen oder Muster in Daten erkennen, beispielsweise ähnliche Datensätze zu Gruppen zusammenfassen.
• Reinforcement Learning: Ein Agent interagiert mit einer Umgebung und erhält für seine Aktionen Belohnungssignale. Ziel ist es, eine Strategie zu lernen, die die Belohnung über die Zeit maximiert.

Daneben gibt es weitere Lernformen wie Semi-supervised und Self-supervised Learning. Letzteres wird unter anderem beim Training moderner Sprachmodelle eingesetzt.

Was unterscheidet KI, Machine Learning, Deep Learning und Generative KI?

Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff. Machine Learning ist ein Teilgebiet der KI, bei dem Modelle anhand von Daten trainiert werden. Deep Learning ist wiederum ein Teilgebiet des Machine Learning und nutzt mehrschichtige künstliche neuronale Netze.

Generative KI bezeichnet KI-Systeme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio, Video oder Code erzeugen können. Viele moderne generative Systeme basieren auf Machine Learning und insbesondere auf Deep Learning.

Machine Learning und Generative KI sind deshalb nicht dasselbe. Machine Learning umfasst zahlreiche Verfahren und Aufgaben, die nicht auf die Erzeugung neuer Inhalte ausgerichtet sind – beispielsweise Klassifikation, Prognosen oder Anomalieerkennung.

Was kann man mit Machine Learning machen?

Machine Learning eignet sich für unterschiedliche Aufgaben, bei denen Daten genutzt werden, um Muster zu erkennen oder Ergebnisse für neue Eingaben abzuleiten. Dazu gehören beispielsweise:

• Klassifizieren: Daten oder Inhalte bestimmten Kategorien zuordnen.
• Prognostizieren: unbekannte oder zukünftige Werte anhand vorhandener Daten schätzen.
• Anomalien erkennen: ungewöhnliche Muster oder Abweichungen identifizieren.
• Empfehlungen erzeugen: Inhalte, Produkte oder andere Optionen anhand vorhandener Informationen auswählen.
• Bilder analysieren: Objekte, Strukturen oder Muster in Bilddaten erkennen.
• Sprache und Text verarbeiten: beispielsweise Texte klassifizieren oder Sprache analysieren.
• Prozesse unterstützen: Muster in Daten erkennen und damit datenbasierte Entscheidungen unterstützen.

Solche Verfahren werden unter anderem in Medizin, Industrie, Finanzwesen, Handel und digitalen Diensten eingesetzt. Welche Methode geeignet ist, hängt von der konkreten Aufgabe, den verfügbaren Daten und den Anforderungen an das Ergebnis ab.

Wo liegen die Grenzen von Machine Learning?

Machine-Learning-Modelle liefern nicht automatisch richtige oder objektive Ergebnisse. Ihre Leistungsfähigkeit hängt von mehreren Faktoren ab.

• Datenqualität: Unvollständige, fehlerhafte oder nicht repräsentative Trainingsdaten können die Ergebnisse beeinträchtigen.
• Overfitting: Ein Modell kann sich zu stark an Trainingsdaten anpassen und dadurch bei neuen Daten schlechter funktionieren.
• Bias: Verzerrungen können unter anderem durch Trainingsdaten, Datenauswahl, Modellierung oder den Einsatzkontext entstehen.
• Erklärbarkeit: Wie nachvollziehbar ein Ergebnis ist, hängt vom verwendeten Verfahren ab. Komplexe Modelle können schwerer interpretierbar sein.
• Kausalität: Ein statistischer Zusammenhang, den ein Modell erkennt, beweist nicht automatisch eine Ursache-Wirkungs-Beziehung.
• Veränderte Bedingungen: Ändern sich Daten oder reale Einsatzbedingungen, kann die Qualität eines Modells nachlassen.

Die Qualität eines Machine-Learning-Systems hängt deshalb nicht allein vom Algorithmus ab, sondern auch von Trainingsdaten, Modellwahl, Evaluation und den Bedingungen des späteren Einsatzes.

Wie kann man Machine Learning lernen?

Machine Learning lässt sich je nach Ziel über Selbststudium und praktische Projekte, Kurse und Lehrgänge, Hochschulweiterbildungen oder ein Bachelor- beziehungsweise Masterstudium erlernen. Entscheidend ist, wie tief man Modelle verstehen, anwenden oder selbst entwickeln möchte.

Für einen ersten Einblick können Grundlagenkurse oder praktische Übungen ausreichen. Wer Machine Learning beruflich anwenden möchte, kann die Kenntnisse über spezialisierte Kurse oder eine KI-Weiterbildung vertiefen.

Für eine umfassende wissenschaftliche und technische Ausbildung kommen Studiengänge in Artificial Intelligence, Informatik, Data Science oder verwandten Fachrichtungen infrage. Einen Überblick über entsprechende akademische Bildungswege bietet Artificial Intelligence Studium in der Schweiz.

Muss man programmieren können, um Machine Learning zu lernen?

Für ein grundlegendes Verständnis von Machine Learning sind Programmierkenntnisse nicht zwingend erforderlich. Wer Modelle selbst entwickeln, trainieren und evaluieren möchte, benötigt jedoch in der Regel Programmierkenntnisse sowie mathematische und statistische Grundlagen.

In der Praxis wird häufig Python verwendet, beispielsweise zusammen mit Bibliotheken und Frameworks wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow. Auch Jupyter wird häufig für exploratives Arbeiten und Experimente eingesetzt.

Die erforderliche mathematische Tiefe unterscheidet sich ebenfalls: Wer Modelle technisch entwickelt, benötigt typischerweise mehr Kenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeit und linearer Algebra als jemand, der Machine-Learning-Systeme in einem Fachgebiet anwenden oder beurteilen möchte.

Machine Learning lernen: passende Bildungsangebote

Was kann man beruflich mit Machine Learning machen?

Machine Learning ist ein Fachgebiet beziehungsweise eine Kompetenz und kein einzelner Beruf. Kenntnisse darin werden in unterschiedlichen technischen, analytischen und wissenschaftlichen Tätigkeiten eingesetzt.

• Machine Learning Engineering
• Data Science
• AI Engineering
• Softwareentwicklung mit ML-Komponenten
• Data- und ML-Engineering beziehungsweise MLOps
• Forschung und Entwicklung
• fachbezogene Anwendungen von Machine Learning

Machine Learning Engineers beschäftigen sich je nach Rolle unter anderem mit Daten, Modelltraining und Evaluation sowie mit der Integration, Bereitstellung und Überwachung von ML-Systemen.

Welche Tätigkeiten infrage kommen, hängt neben den Machine-Learning-Kenntnissen auch von Ausbildung, Berufserfahrung und zusätzlichem Fachwissen ab.

Lohnt es sich noch, Machine Learning zu lernen?

Ob sich Machine Learning zu lernen lohnt, hängt vom beruflichen Ziel und der gewünschten fachlichen Tiefe ab. Generative KI und automatisierte Werkzeuge verändern einzelne Aufgaben, machen Kenntnisse über Daten, Modelle, Evaluation und Fehlerquellen aber nicht automatisch überflüssig.

Auch im Schweizer Arbeitsmarkt werden KI-Kompetenzen in Stellenanzeigen ausdrücklich nachgefragt. Laut dem PwC AI Jobs Barometer 2026 enthielten 2025 rund 25'000 Schweizer Stellenanzeigen einen KI-Bezug. Das entsprach 1,8 Prozent aller Stellenanzeigen.

Die Zahlen beziehen sich auf KI-Kompetenzen insgesamt und nicht ausschliesslich auf Machine Learning. Sie erlauben deshalb keine Aussage darüber, wie viele Stellen speziell für Machine-Learning-Fachpersonen verfügbar sind.

Neben der Entwicklung eigener Modelle kann auch die Fähigkeit relevant sein, bestehende KI- und Machine-Learning-Systeme sinnvoll auszuwählen, einzusetzen und ihre Ergebnisse kritisch zu beurteilen. Welche Kompetenzen künftig besonders gefragt sind, hängt jedoch von Beruf, Branche und technologischer Entwicklung ab.

Quellen

• IBM – What is Machine Learning? – Definition, Funktionsweise und grundlegende Einordnung von Machine Learning.
• IBM – Types of Machine Learning – Lernformen und Einordnung von Supervised, Unsupervised und weiteren ML-Verfahren.
• IBM – Machine Learning Algorithms – Ergänzende fachliche Grundlage, unter anderem zu Reinforcement Learning.
• PwC Schweiz – AI Jobs Barometer 2026 – Schweizer Arbeitsmarktdaten zu Stellenanzeigen mit KI-Kompetenzen.

Autor: Ivan Storchi für Bildung-Schweiz.ch, das unabhängige Schweizer Netzwerk für Aus- und Weiterbildung.
Redaktionell geprüft: Bildung-Schweiz.ch, August 2026
Letzte Aktualisierung: 24. August 2026