Überwachtes Lernen ist eine grundlegende Methode der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, bei der ein Modell mit gelabelten Datensätzen trainiert wird. Jeder Trainingsdatensatz besteht aus Eingabedaten und dem erwarteten Ergebnis (Label), wodurch der Algorithmus lernt, neue Daten vorherzusagen oder zu klassifizieren. Diese Methode unterscheidet sich vom unüberwachten Lernen, das ohne Labels arbeitet, und vom bestärkenden Lernen, das auf Belohnungssystemen basiert. Überwachtes Lernen beinhaltet die Optimierung von Verlustfunktionen, Kreuzvalidierung und das Management von Overfitting.
Anwendungsfälle und Beispiele
Überwachtes Lernen wird in der Bildklassifikation (Gesichtserkennung, Objekterkennung), Spam-Erkennung, Sentiment-Analyse, Spracherkennung, Absatz- oder Risiko-Prognosen sowie vorausschauender Wartung eingesetzt. In der Medizin dient es beispielsweise zur Diagnose von Krankheiten anhand medizinischer Bilder; in der Finanzwelt zur Vorhersage von Zahlungsausfällen.
Wichtige Software-Tools, Bibliotheken, Frameworks
Zu den wichtigsten Tools gehören scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost und LightGBM. Sie bieten zahlreiche Algorithmen (lineare Regression, Random Forests, neuronale Netze, SVM) sowie Funktionen zur Evaluation und Visualisierung.
Aktuelle Entwicklungen, Neuerungen und Trends
Aktuelle Entwicklungen konzentrieren sich auf die Automatisierung der Modellauswahl (AutoML), die Verbesserung der Robustheit gegenüber verrauschten Daten und die Integration von semi-supervised oder aktivem Lernen für teilweise gelabelte Datensätze. Herausforderungen bestehen in der Bias-Vermeidung, Modell-Erklärbarkeit und Optimierung der Generalisierungsfähigkeit.