Beaufsichtigtes Lernen / Überwachtes Lernen

Beaufsichtigtes Lernen: Training mit markierten Daten

Beim Beaufsichtigten Lernen steht der Algorithmus vor der Aufgabe, eine Abbildung von Eingaben zu Ausgaben zu erlernen. Das System wird dazu mit annotierten bzw. markierten Beispielen trainiert. Dadurch kann es Schritt für Schritt Muster erkennen, die den Unterschied zwischen verschiedenen Klassen oder Zielwerten definieren.

Ein typisches Beispiel:

• Das Modell erhält eine große Menge Bilder von Äpfeln und Birnen.
• Jedes Bild ist eindeutig mit dem Label „Apfel“ oder „Birne“ versehen.
• Die KI analysiert Merkmale wie Form, Farbe, Textur oder Konturen.
• Auf Basis dieser Merkmale lernt das Modell, neue Bilder korrekt zu klassifizieren.

Das Entscheidende: Das Modell schließt die Lücke zwischen Input und Output, indem es die relevanten Muster erkennt, die zum richtigen Ergebnis führen.

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Vor- und Nachteile des Beaufsichtigten Lernens

Vorteile:

• Sehr hohe Genauigkeit, wenn genügend gelabelte Daten vorhanden sind.
• Gut geeignet für Klassifikation und Regression (z. B. Bilderkennung, Betrugserkennung, Prognosemodelle).
• Ergebnisse sind nachvollziehbar und können gezielt optimiert werden.

Nachteile:

• Großer Aufwand für die Erstellung und Annotation qualitativer Trainingsdaten.
• Modelle sind häufig weniger flexibel, wenn sich Datenstrukturen oder Klassen ändern.
• Unmarkierte Daten können nicht unmittelbar genutzt werden – hierfür bietet sich Unüberwachtes Lernen an.