Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus mit zuvor gelabelten Trainingsdaten trainiert wird. Das bedeutet, dass jedem Eingabedatensatz eine entsprechende Ausgabe oder Zielvariable zugeordnet ist. Das Ziel des überwachten Lernens besteht darin, eine Funktion zu erlernen, die die Eingabedaten auf die Zielvariablen abbildet, um Vorhersagen für neue Daten treffen zu können.
Bei der Klassifikation wird der Algorithmus trainiert, um Eingabedaten in vordefinierte Klassen oder Kategorien aufzuteilen. Zum Beispiel könnte ein Spam-Filter-Algorithmus trainiert werden, um in E-Mails zwischen "Spam" und "Nicht-Spam" zu unterscheiden; das Ganze basierend auf zuvor gelabelten Trainingsdaten.
Bei der Regression wird der Algorithmus trainiert, um eine kontinuierliche Zielvariable vorherzusagen. Zum Beispiel könnte ein Regressionsmodell verwendet werden, um den Preis eines Hauses basierend auf kontextuelle Eigenschaften wie Größe, Lage und Anzahl der Zimmer vorherzusagen.
In der Bildverarbeitung kann überwachtes Lernen verwendet werden, um Objekte in Bildern zu erkennen und zu identifizieren. Der Algorithmus wird mit Bildern trainiert, die mit den entsprechenden Objekten gelabelt sind, und lernt, diese Objekte in neuen Bildern zu identifizieren. (Siehe auch: Computer Vision)
Überwachtes Lernen wird auch in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, um Textdaten zu analysieren und zu verstehen. Zum Beispiel könnte ein Algorithmus trainiert werden, um zwischen positiven und negativen Bewertungen zu unterscheiden; basierend auf zuvor gelabelten Textdaten.
Überwachtes Lernen ist eine häufig verwendete Methode des maschinellen Lernens, die es ermöglicht, Modelle zu erstellen, die Vorhersagen treffen oder Muster in strukturierten bzw. semi-strukturierten Daten erkennen können. Durch das Trainieren mit gelabelten Trainingsdaten können überwachte Lernalgorithmen dabei helfen, nützliche Einblicke zugewinnen und präzise Vorhersagen zu treffen.
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