Maschinelles Lernen (ML) ist ein wesentlicher Bestandteil von Agentic AI und ermöglicht es AI Agents, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Dieser Artikel untersucht die verschiedenen ML-Techniken, die in Agentic AI eingesetzt werden, einschließlich überwachtem Lernen, unüberwachtem Lernen und bestärkendem Lernen.

Es wird erläutert, wie ML-Modelle trainiert werden, um spezifische Aufgaben zu erfüllen, und wie sie sich an veränderte Bedingungen anpassen können. Darüber hinaus werden die Herausforderungen bei der Integration von ML in Agentic AI, wie z.B. Datenqualität, Modellinterpretierbarkeit und Skalierbarkeit, diskutiert.

Der Artikel bietet auch Einblicke in fortgeschrittene ML-Techniken wie Deep Learning und Transfer Learning, die die Leistungsfähigkeit von AI Agents weiter steigern, sowie Best Practices für die Auswahl und Implementierung geeigneter ML-Modelle.