Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist ein überwachter Lernalgorithmus eine Art Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem das Rechenmodell, typischerweise ein Computerprogramm, darauf trainiert wird, Vorhersagen zu treffen oder Eingabedaten zu klassifizieren, indem es aus beschrifteten Daten lernt Beispiele oder Ground-Truth-Daten. Ground-Truth-Daten stellen genaue und bekannte Ergebnisse dar, die zur Messung der Leistung und Korrektheit des überwachten Lernmodells sowohl in der Trainings- als auch in der Testphase verwendet werden.
Algorithmen für überwachtes Lernen funktionieren, indem sie gekennzeichnete Trainingsdaten analysieren und anhand gegebener Beispiele eine Zuordnung von Eingaben zu Ausgaben erlernen. Das übergeordnete Ziel des überwachten Lernprozesses besteht darin, ein Modell zu entwickeln, das sich gut genug verallgemeinern lässt, um korrekte Vorhersagen oder Klassifizierungen auf bisher nicht sichtbaren Daten zu erstellen. Dies wird erreicht, indem ein Fehler oder Verlust zwischen den vom Modell getroffenen Vorhersagen und den wahren Bezeichnungen der Trainingsdaten minimiert wird.
Es gibt verschiedene Arten von überwachten Lernalgorithmen für verschiedene Arten von Daten und Aufgaben, wie z. B. lineare Regression, logistische Regression, Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Die Wahl des Algorithmus hängt von Faktoren wie der Größe und Struktur der Eingabedaten, der Art des Problems (Klassifizierung oder Regression) sowie der gewünschten Leistung und Komplexität des Modells ab.
Betrachten wir als Beispiel einen Geschäftsprozess, der mithilfe der AppMaster no-code Plattform erstellt wurde und dessen Ziel darin besteht, die Kundenabwanderung anhand der gesammelten Kundendaten vorherzusagen. In diesem Fall kann ein überwachter Lernalgorithmus, wie z. B. eine logistische Regression, eingesetzt werden, um die Beziehung zwischen Kundenabwanderung (Output) und verschiedenen Kundenattributen (Input-Merkmale) in den Trainingsdaten zu lernen. Durch diesen Lernprozess kann der Algorithmus dann verwendet werden, um die Abwanderungswahrscheinlichkeit neuer, unbekannter Kunden vorherzusagen.
Algorithmen für überwachtes Lernen können mithilfe verschiedener Programmiersprachen und Bibliotheken implementiert werden, beispielsweise Python mit scikit-learn oder TensorFlow oder R mit Paketen wie caret und xgboost. Bei der Entwicklung von Anwendungen mit AppMaster können Kunden diese überwachten Lernalgorithmen in ihre Backends, Webanwendungen oder mobilen Anwendungen integrieren, um Vorhersagen oder Klassifizierungen als Teil ihrer Geschäftslogik durchzuführen.
Bei der Bereitstellung und Bewertung überwachter Lernalgorithmen sind mehrere wichtige Faktoren zu berücksichtigen. Ein solcher Faktor ist die Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten. Wenn die Trainingsdaten unausgeglichen, verrauscht oder verzerrt sind, ist die Leistung des überwachten Lernmodells wahrscheinlich nicht optimal. Darüber hinaus ist es wichtig, die Leistung des Modells während seines gesamten Lebenszyklus zu überwachen und zu bewerten. Dabei werden je nach Art des Modells Leistungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score oder die Fläche unter der ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic) verwendet Problem.
Ein weiterer entscheidender Aspekt überwachter Lernalgorithmen ist die Verhinderung einer Überanpassung, die auftritt, wenn das Modell zu gut auf den Trainingsdaten trainiert wird und selbst das Rauschen oder zufällige Schwankungen in den Eingabedaten erfasst. Ein überangepasstes Modell ist übermäßig komplex, lässt sich nicht gut auf unbekannte Daten verallgemeinern und kann bei neuen Beispielen zu schlechten Vorhersagen führen. Techniken wie Regularisierung, Kreuzvalidierung oder frühes Stoppen werden häufig eingesetzt, um eine Überanpassung abzumildern und die Generalisierungsfähigkeiten des Modells zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass überwachte Lernalgorithmen einen leistungsstarken und effektiven Ansatz zur Erstellung von Vorhersagen und Klassifizierungen in KI- und ML-Anwendungen bieten. Durch die Nutzung gekennzeichneter Trainingsdaten und das Lernen aus Ground-Truth-Beispielen ermöglichen diese Algorithmen die Entwicklung datengesteuerter und intelligenter Lösungen, die ein breites Spektrum geschäftlicher und praktischer Probleme angehen können. Mit der no-code Plattform AppMaster können Kunden problemlos überwachte Lernalgorithmen in ihre Anwendungen integrieren und so die Leistungsfähigkeit von KI und ML nutzen, um bessere Entscheidungen und bessere Ergebnisse in verschiedenen Bereichen und Branchen zu erzielen.
