Supervised Learning

Eine zentrale Rolle in der Welt der Künstlichen Intelligenz spielt das Überwachte Lernen, auch bekannt unter dem englischen Fachausdruck Supervised Learning. Doch was genau bedeutet dieser Begriff und wie funktioniert dieser Vorgang? In diesem Glossar Eintrag wollen wir uns dafür den Mechanismus beim Supervised Learning einmal näher beleuchten.

Die Grundlagen von Supervised Learning

Supervised Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens. Dabei wird ein Modell mit einem trainierten Datensatz gefüttert, der sowohl Input- als auch Output-Daten enthält. Die Aufgabe dieses Modells besteht darin, aus diesen Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Ziel ist es, auf Basis dieses Wissens Vorhersagen für neue Daten treffen zu können.

Das Prinzip des Supervised Learning

Die Basis des Supervised Learning bildet ein Trainingssatz von Daten. Jedes Stück dieser Daten besteht aus einem Input-Objekt und einem gewünschten Output-Wert. Das Modell versucht, Regeln abzuleiten, die diese Mappen erstellen. Das kann zum Beispiel eine Mail sein, die als Spam oder Nicht-Spam eingestuft wird.

Die Anwendungsbereiche von Supervised Learning

Supervised Learning kann in vielen Bereichen angewendet werden. Besonders häufig findet es Anwendung in der Bild- und Spracherkennung, Vorhersageanalysen, Spam-Erkennung und viele mehr. In all diesen Fällen geht es darum, aus Daten zu lernen und dann anzuwenden, was man gelernt hat.

Fazit zum Supervised Learning

Abschließend kann man sagen, dass Supervised Learning ein zentraler Aspekt der Künstlichen Intelligenz ist. Mit seiner Hilfe können Maschinen lernen aus Daten Schlüsse zu ziehen und Vorhersagen treffen. Es ist also einer der Wege, auf dem wir Maschinen "intelligent" machen können.