Überwachtes Lernen

Eine der beliebtesten Anwendungen des Machine Learning ist das überwachte Lernen, bei dem gelabelte Trainingsdaten verwendet werden, um die Vorhersagegenauigkeit von Modellen zu verbessern. Hier fungieren die Trainingsdaten sowohl als Lehrer als auch als Aufsicht für die Maschinen, daher der Name. Diese Methode wird bei realen Problemen wie Betrugserkennung, Spam-Filterung, Risikobewertung und Bildklassifizierung eingesetzt. Für die korrekte Strukturierung von Modellen des überwachten Lernens kann ein bestimmtes Maß an Fachwissen erforderlich sein. Das Training von Modellen des überwachten Lernens kann viel Zeit in Anspruch nehmen.