Der Begriff „tabellenbasiertes Lernen“ stammt haupts\u00e4chlich aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Hier beschreibt er eine Methode, bei der Maschinen oder Computer aus bereits gesammelten Informationen, die in Tabellenform vorliegen, lernen. <\/p>\n
Stellen Sie sich eine gro\u00dfe Tabelle vor, in der genau festgehalten wird, welche Aktion in einer bestimmten Situation in der Vergangenheit am besten funktioniert hat. Die Maschine schaut dann nach, ob sie diese oder eine \u00e4hnliche Situation schon einmal gesehen hat. Falls ja, greift sie auf diese Informationen zur\u00fcck und trifft eine Entscheidung, die sich bereits bew\u00e4hrt hat. So kann die Maschine nach und nach immer besser werden, weil sie auf eine wachsende Zahl an Beispielen zur\u00fcckgreifen kann.<\/p>\n
Ein einfaches Beispiel: Bei der Steuerung von Robotern in einer Fabrik werden Bewegungsdaten und gemessene Situationen in Tabellen festgehalten. Wenn der Roboter einem Hindernis begegnet, sucht er in dieser Tabelle nach einer L\u00f6sung, die zuvor erfolgreich war. Dadurch wird der Arbeitsprozess effizienter und sicherer.<\/p>\n
Tabellenbasiertes Lernen ist somit eine praktische, leicht verst\u00e4ndliche M\u00f6glichkeit, Maschinen schrittweise intelligenter zu machen \u2013 indem sie aus gespeicherten Daten lernen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"