Was ist Überwachtes Lernen?

Der Prozess beginnt damit, dem Algorithmus einen Trainingsdatensatz zur Verfügung zu stellen, der Beispiele sowohl von Eingaben als auch von korrekten Ausgaben enthält. Das Modell analysiert diese Daten und lernt die Zuordnungsfunktion zwischen den Eingabemerkmale und den Ausgabelabels. Dies ermöglicht es dem Modell, genaue Vorhersagen zu treffen, wenn es auf neue Daten trifft. Zum Beispiel hilft ein gelabelter Datensatz mit verschiedenen Dächern und ihren entsprechenden Labels dem Algorithmus, charakteristische Merkmale jeder Dachform zu erkennen.

Sobald das Modell trainiert und validiert wurde, kann es verwendet werden, um Vorhersagen über unbekannte Daten zu treffen, basierend auf dem Wissen, das es erlangt hat. Wenn das Modell weiterhin aus den Daten lernt, verfeinert es seine Genauigkeit und minimiert Fehler. Im Folgenden ist ein typischer Graph dargestellt, bei dem der Fehler (genauer gesagt der Verlust) abnimmt, je mehr ein Modell trainiert wird, bis es ein Niveau erreicht, auf dem weiteres Training nicht mehr zu besseren Fähigkeiten führen würde.

Überwachtes Lernen wird im Allgemeinen in zwei Hauptkategorien unterteilt: Klassifizierung und Regression.

Klassifizierung wird verwendet, um Daten in verschiedene Kategorien basierend auf den Eingabedaten zu gruppieren. Es ist besonders nützlich, wenn Ausgabevariablen kategorisch sind, wie z.B. "Spam" und "Kein Spam" bei der E-Mail-Filterung. Klassifizierungsmodelle analysieren verschiedene Merkmale wie den Absender, die Betreffzeile und den Nachrichtentext von E-Mails, um festzustellen, ob eine E-Mail als Spam klassifiziert werden soll. Ein weiteres Beispiel könnte die Klassifizierung von Kundenanfragen sein.

Regression wird verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen, wie z.B. zukünftige Umsätze oder Immobilienpreise. Der Algorithmus erkennt Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen und projiziert zukünftige Ergebnisse. Zum Beispiel ist die Vorhersage eines Gehalts basierend auf Berufserfahrung und anderen Faktoren eine Regressionsaufgabe. Während lineare Regressionen oder logistische Regressionen bei Datenwissenschaftlern bekannt sind, wissen Sie bereits, was eine Bayes'sche lineare Regression ist?

Überwachtes Lernen hat eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen:

• Risikobewertung: Finanzinstitute verwenden überwachtes Lernen, um die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass Kunden Kredite nicht zurückzahlen, um das Risiko zu minimieren.

• Bildklassifizierung: Algorithmen können trainiert werden, um Objekte in Bildern und Videos zu klassifizieren, z.B. Personen in Fotos zu identifizieren und auf sozialen Medien zu markieren.

• Betrugserkennung: Modelle des überwachten Lernens können verdächtige Aktivitäten in Echtzeit erkennen und Unternehmen helfen, betrügerische Transaktionen zu erkennen.

• Empfehlungssysteme: Streaming-Dienste und Online-Plattformen verwenden überwachtes Lernen, um Inhalte basierend auf dem bisherigen Nutzerverhalten zu empfehlen.

Der Hauptunterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen liegt in der Art der Daten, die zur Schulung des Modells verwendet werden. Überwachtes Lernen basiert auf gelabelten Daten, um einem Modell ein spezifisches Ziel beizubringen, während unüberwachtes Lernen ungelabelte Daten verwendet und dem Modell ermöglicht, autonom zu lernen. Dieser grundlegende Unterschied prägt, wie die Modelle arbeiten und welche Arten von Problemen sie lösen können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass überwachtes Lernen ein entscheidender Aspekt des maschinellen Lernens ist, der Organisationen ermöglicht, Erkenntnisse aus Daten abzuleiten, genaue Vorhersagen zu treffen und reale Probleme zu lösen. Durch das Training von Modellen mit gelabelten Datensätzen hilft überwachtes Lernen Unternehmen, Prozesse zu automatisieren und Entscheidungsfindungen zu verbessern.

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