Überwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen aus markierten Datensätzen lernen, um genaue Vorhersagen zu treffen. Es wird häufig bei Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben eingesetzt, z. B. bei der Betrugserkennung, der Spracherkennung und der medizinischen Diagnose.

Wie überwachtes Lernen funktioniert
Modelle des überwachten Lernens werden anhand von Eingabe-Ausgabe-Paaren trainiert, wobei der Algorithmus lernt, Eingaben den richtigen Ausgaben zuzuordnen. Zu den gängigen Algorithmen gehören die lineare Regression für die Vorhersage numerischer Werte, Entscheidungsbäume für die regelbasierte Klassifizierung und neuronale Netze für die komplexe Mustererkennung. Das Modell verbessert kontinuierlich seine Genauigkeit, indem es Fehler mit Hilfe von Optimierungstechniken wie dem Gradientenabstieg minimiert.

Warum überwachtes Lernen wichtig ist
Überwachtes Lernen ermöglicht Anwendungen wie die Filterung von E-Mail-Spam, Börsenprognosen und die Wahrnehmung selbstfahrender Autos. Es verbessert die Automatisierung im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und bei der Cybersicherheit, indem es genaue Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten ermöglicht. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI bleibt das überwachte Lernen grundlegend für das Training intelligenter Systeme für reale Anwendungen.