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Begriff «Überwachtes Lernen (Supervised Learning)»

Definition:
Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der das Modell mit gelabelten Daten trainiert wird, bei denen die richtigen Antworten bekannt sind. Während des Trainings vergleicht das Modell seine Vorhersagen mit den tatsächlichen Antworten und passt sich an, um bessere Vorhersagen zu treffen. Ziel ist es, das Modell so zu trainieren, dass es auf Basis der Eingabedaten korrekte Vorhersagen für neue, unbekannte Daten treffen kann.

Anwendung

Überwachtes Lernen wird in vielen Bereichen eingesetzt, etwa in der Bilderkennung, der Spracherkennung und in der Medizin, um Krankheiten zu diagnostizieren. Es wird überall dort verwendet, wo es möglich ist, große Mengen gelabelter Daten bereitzustellen, um spezifische Aufgaben zu lernen.

Praktisches Beispiel

Stell dir eine Anwendung zur Spam-Erkennung vor. Das Modell wird mit E-Mails trainiert, die als „Spam“ oder „Kein Spam“ gelabelt sind. Es lernt die Muster und Merkmale, die für Spam charakteristisch sind, und kann dann neue E-Mails automatisch als Spam oder nicht Spam klassifizieren.

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