Überwachtes Lernen ist eine der prominentesten und am häufigsten verwendeten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens. Bei dieser Methode wird ein Modell darauf trainiert, Vorhersagen oder Klassifikationen auf Basis von Eingabedaten zu treffen.
Das Besondere am überwachten Lernen ist, dass die Trainingsdaten sowohl die Eingaben als auch die dazugehörigen korrekten Ausgaben (Labels) enthalten. Diese Labels dienen als Anleitung für den Lernalgorithmus, um die Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben zu erlernen. Weiterlesen
Das Ziel des überwachten Lernens ist es, ein Modell zu erstellen, das fähig ist, korrekte Ausgaben für neue, bisher unbekannte Eingaben vorherzusagen. Dieser Prozess kann in zwei Hauptphasen unterteilt werden:
In dieser Phase wird das Modell auf einem Datensatz trainiert, der aus Eingabe-Ausgabe-Paaren besteht. Der Algorithmus passt seine internen Parameter an, um die Beziehung zwischen den Eingaben (Merkmalen) und den Ausgaben (Labels) zu erlernen. Dies geschieht durch die Minimierung eines Fehlers, der die Abweichung zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Labels misst. Ein weit verbreitetes Verfahren zur Optimierung ist der Gradientenabstieg, bei dem der Fehler schrittweise minimiert wird.
Nach dem Training wird das Modell auf einem separaten Datensatz getestet, um seine Leistungsfähigkeit zu evaluieren. Dieser Testdatensatz enthält ebenfalls Eingabe-Ausgabe-Paare, die jedoch nicht zum Training verwendet wurden. Das Ziel ist es zu überprüfen, wie gut das Modell auf unbekannten Daten generalisiert und ob es in der Lage ist, präzise Vorhersagen zu treffen.
Überwachtes Lernen kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden:
Bei Klassifikationsproblemen ist das Ziel, Eingaben in eine von zwei oder mehr Kategorien zu klassifizieren. Beispiele hierfür sind die Spam-Erkennung bei E-Mails (Spam oder Nicht-Spam), die Bilderkennung (Katzen vs. Hunde) oder die medizinische Diagnose (krank oder gesund). Algorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Machines (SVMs) werden häufig für Klassifikationsaufgaben verwendet.
Bei Regressionsproblemen ist das Ziel, eine kontinuierliche Ausgabe vorherzusagen. Ein klassisches Beispiel ist die Vorhersage von Immobilienpreisen basierend auf Merkmalen wie Größe, Lage und Alter des Hauses. Lineare Regression, Polynomiale Regression und neuronale Netze sind gängige Algorithmen für Regressionsaufgaben.
Überwachtes Lernen wird in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eingesetzt, darunter:
Systeme wie Gesichtserkennung und Sprachassistenten nutzen überwachte Lernmodelle, um Bilder und Sprache zu analysieren und zu klassifizieren.
Überwachtes Lernen hilft bei der Diagnose von Krankheiten, indem es Muster in medizinischen Daten erkennt und Klassifikationen vornimmt, wie z.B. das Vorhandensein von Krebszellen in Scans.
In der Kreditwürdigkeitsprüfung und Betrugserkennung werden überwachte Modelle eingesetzt, um Risiken und Betrugsmuster zu identifizieren.
Personalisierte Werbung und Empfehlungssysteme nutzen überwachte Lernalgorithmen, um Benutzervorlieben vorherzusagen und gezielte Inhalte anzubieten.
Ein großer Vorteil des überwachten Lernens ist seine Fähigkeit, aus annotierten Daten präzise Vorhersagen zu treffen. Modelle können durch zusätzliche Daten und Feinabstimmungen weiter verbessert werden. Eine bedeutende Herausforderung besteht jedoch darin, ausreichend gekennzeichnete Daten zu sammeln, da dies oft zeitaufwendig und kostspielig ist. Darüber hinaus besteht die Gefahr des Overfitting, bei dem das Modell zu stark an die Trainingsdaten angepasst wird und nicht gut auf neuen Daten generalisiert.
