Der Begriff „tabellenbasiertes Lernen“ stammt hauptsächlich aus den Bereichen Künstliche 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.
Stellen Sie sich eine große 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 ähnliche Situation schon einmal gesehen hat. Falls ja, greift sie auf diese Informationen zurück und trifft eine Entscheidung, die sich bereits bewährt hat. So kann die Maschine nach und nach immer besser werden, weil sie auf eine wachsende Zahl an Beispielen zurückgreifen kann.
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 Lösung, die zuvor erfolgreich war. Dadurch wird der Arbeitsprozess effizienter und sicherer.
Tabellenbasiertes Lernen ist somit eine praktische, leicht verständliche Möglichkeit, Maschinen schrittweise intelligenter zu machen – indem sie aus gespeicherten Daten lernen.
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