Überwachtes Lernen ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem der Lernprozess des Modells durch einen Satz gekennzeichneter Trainingsdaten gesteuert wird, die aus Eingabe-Ausgabe-Paaren bestehen, die als Beispiele für das Lernen des Algorithmus dienen. Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wird überwachtes Lernen für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, beispielsweise für die Klassifizierung, Regression und Anomalieerkennung. Das Hauptziel des überwachten Lernens besteht darin, ein Modell zu erstellen, das den Wert oder die Klasse einer unsichtbaren Eingabeinstanz basierend auf dem aus den Trainingsdaten extrahierten Wissen vorhersagen kann.
Beim überwachten Lernen besteht der Trainingsdatensatz aus Eingabemerkmalen und entsprechenden Zielbezeichnungen. Die Eingabemerkmale stellen die Attribute der Dateninstanzen dar, während die Zielbezeichnungen die gewünschte Ausgabe angeben, die das Modell vorhersagen soll. Während der Trainingsphase passt der überwachte Lernalgorithmus seine Modellparameter iterativ an, um die Differenz zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Zielbezeichnung zu minimieren. Die Leistung des trainierten Modells wird dann anhand eines separaten Testdatensatzes bewertet, um seine Generalisierungsfähigkeit zu beurteilen. Letztendlich soll das Modell das zugrunde liegende Muster der Daten gelernt haben, wenn es die Bezeichnungen neuer, unsichtbarer Dateninstanzen genau vorhersagen kann.
Eine bemerkenswerte Anwendung des überwachten Lernens liegt im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wo das Modell darauf trainiert wird, verschiedene Textinformationen zu erkennen und zwischen ihnen zu unterscheiden. Beispielsweise können überwachte Algorithmen eingesetzt werden, um gesendete E-Mails anhand historischer Aufzeichnungen als „Spam“ oder „kein Spam“ zu identifizieren. Ein weiterer Bereich, in dem überwachtes Lernen weit verbreitet ist, ist Computer Vision, bei dem Modelle darauf trainiert werden, Objekte in Bildern oder Videos zu erkennen und zu klassifizieren. Beispielsweise kann ein überwachter Lernalgorithmus darauf trainiert werden, Gesichtsausdrücke zu erkennen, indem beschriftete Bilddaten von Personen bereitgestellt werden, die unterschiedliche Emotionen ausdrücken.
Es gibt mehrere überwachte Lernalgorithmen, die für verschiedene Problemtypen verwendet werden. Einige beliebte Algorithmen umfassen lineare Regression, logistische Regression, Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume, Random Forests und neuronale Netze. Jeder Algorithmus hat seine Stärken und Schwächen, wodurch er für verschiedene Arten von Aufgaben und Datenstrukturen mehr oder weniger geeignet ist.
Eine wesentliche Herausforderung beim überwachten Lernen ist die Überanpassung, die auftritt, wenn ein Modell das Rauschen in den Trainingsdaten und nicht die zugrunde liegenden Muster lernt, was zu einer schlechten Generalisierungsleistung der Testdaten führt. Eine Überanpassung kann durch den Einsatz von Regularisierungstechniken, Merkmalsauswahlmethoden und einer Verbesserung der Qualität und Quantität der verfügbaren Trainingsdaten abgemildert werden.
Am anderen Ende des Spektrums liegt eine Unteranpassung vor, wenn ein Modell zu einfach ist, um die zugrunde liegenden Muster der Daten zu erfassen. Um einer Unteranpassung entgegenzuwirken, können komplexere Modelle eingesetzt, zusätzliche Funktionen eingeführt oder mehr Trainingsdaten verwendet werden, sofern diese Schritte nicht zu einer Überanpassung führen.
Überwachtes Lernen ist der Grundstein für eine Vielzahl von KI- und ML-Lösungen, die auf der no-code Plattform AppMaster entwickelt wurden, einem fortschrittlichen Tool zum einfachen visuellen Erstellen von Backend-, Web- und Mobilanwendungen. AppMaster unterstützt die schnelle Anwendungsentwicklung, beseitigt technische Schulden und kann sich durch automatisch generierten Code flexibel an neue Softwareanforderungen anpassen. Durch die Nutzung überwachter Lernalgorithmen auf der AppMaster Plattform können Bürgerentwickler intelligente Anwendungen erstellen, die das Erlebnis der Endbenutzer verbessern und den Geschäftswert steigern.
Insgesamt ist überwachtes Lernen ein wichtiges Paradigma in der KI und im maschinellen Lernen, das gekennzeichnete Trainingsdaten nutzt, um Modellen beizubringen, Bezeichnungen für unsichtbare Instanzen vorherzusagen. Als einer der grundlegenden Ansätze des maschinellen Lernens wird es auch in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle bei der Entwicklung intelligenter Anwendungen und Systeme spielen und wertvolle Erkenntnisse und Effizienzsteigerungen in verschiedenen Bereichen liefern.
