Supervised Learning

Was ist Supervised Learning?

Unter dem Begriff Supervised Learning, oder auf Deutsch "überwachtes Lernen", versteht man eine Methode des maschinellen Lernens im Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Hier lernen Algorithmen anhand von bereitgestellten Trainingsdaten, die sowohl Eingabe- als auch die korrekten Ausgabedaten enthalten. Diese Daten bilden den Maßstab, auf dessen Basis die KI Lernprozesse durchführt und Vorhersagen trifft.

Wie funktioniert Supervised Learning?

Im Prozess des Supervised Learning wird einem Computermodell gezeigt, wie bestimmte Eingaben zu Resultaten führen. Vereinfacht gesagt: Es ähnelt dem Lernen mit einem Lehrer. Der 'Lehrer' (die Trainingsdaten) zeigt der KI auf, welche Resultate sie bei bestimmten Eingabedaten erreichen soll. Während des Lernprozesses versucht das Modell, eine Funktion abzuleiten, die Eingaben auf Ausgaben abbildet. Stößt die KI auf neue, unbekannte Daten, kann sie aufgrund dieser Funktion Vorhersagen treffen.

Anwendungsbereiche von Supervised Learning

Supervised Learning wird in verschiedenen Bereichen angewendet. Klassische Beispiele sind die Spracherkennung, die Bilderkennung und die Vorhersage von Kundenverhalten. All diese Anwendungen basieren auf dem Prinzip, dass die KI-Modelle mit Hilfe von Supervised Learning trainiert wurden, zu 'verstehen', welche Ausgaben bei bestimmten Eingaben zu erwarten sind.

Vorteile und Herausforderungen von Supervised Learning

Supervised Learning bietet viele Vorteile. Es ist eine effiziente Methode, mit der KI genaue Vorhersagen treffen kann. Die Genauigkeit der Vorhersagen wird dabei von der Qualität und Quantität der bereitgestellten Trainingsdaten bestimmt. Doch dieser Vorteil kann auch eine Herausforderung darstellen. Für Supervised Learning ist es nötig, große Mengen an qualitativ hochwertigen und 'gelabelten' Daten bereitzustellen. Dies kann aufgrund des hohen Aufwands und des Datenschutzes eine Herausforderung darstellen.