Der Einsatz von maschinellem Lernen ist in den letzten Jahren immer weiter verbreitet. Es wird angewendet, um große Datenmengen schneller und genauer zu analysieren, als dies menschliche Analysten je könnten. In vielen Bereichen hat sich die Technik als nützlich erwiesen, beispielsweise bei der Suche nach Mustern in medizinischen Datensätzen oder beim Erkennen von Betrugsmustern in Finanztransaktionen.
Doch auch maschinelles Lernen hat seine Grenzen. Eines der Hauptprobleme ist die Überfitting, bei dem das Modell zu sehr auf die Trainingsdaten abgestimmt wird und dadurch an Genauigkeit verliert, wenn es auf neue Daten angewendet wird. Ein weiteres Problem ist die mangelnde Interpretierbarkeit der Ergebnisse, da die Algorithmen oft „black-box“ sind und es schwer ist herauszufinden, warum sie bestimmte Ergebnisse liefern.
Trotz dieser Grenzen ist maschinelles Lernen eine vielversprechende Technik mit großem Potenzial. Wenn die Probleme des Überfittings und der Interpretierbarkeit gelöst werden können, kann es zu einem wichtigen Werkzeug für Unternehmen und Organisationen werden.
