Maschinelles Lernen und Deep Learning sind Methoden, die auf Erfassung und Analyse von Daten beruhen. Damit diese Methoden zielführend angewendet werden können, benötigt man eine Problemstellung, die folgende Merkmale aufweist:

Große Datenmengen: Es ist notwendig, dass ausreichend Daten vorhanden sind, um den Algorithmus zu trainieren. Je größer die Datenmenge, desto präziser wird das Modell und desto zuverlässiger wird die Vorhersage.

Strukturierte Daten: Die Daten müssen strukturiert sein, das heißt, in einer klaren und einheitlichen Form vorliegen. Die Merkmale und Attribute der Daten müssen für das Modell definiert und klar beschrieben sein.

Klare Zielsetzung: Um eine Modellvorhersage zu treffen, muss das Modell wissen, welches Ergebnis vorhergesagt werden soll. Darum muss die Zielsetzung des Modells klar definiert sein.

Qualität und Relevanz der Daten: Die Qualität und Relevanz der Daten ist äußerst wichtig für ein erfolgreiches Modell. Die Daten müssen sauber, konsistent und relevant sein, um zielgerichtete Vorhersagen treffen zu können.

Wenn diese Merkmale gegeben sind, kann eine Problemstellung erfolgreich mit Deep Learning oder Maschinellem Lernen gelöst werden.
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