Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist im Englischen auch unter dem Begriff supervised learning bekannt. 

Dieser Algorithmus funktioniert so, dass im ersten Schritt die KI mit beschrifteten Werten (man nennt die Daten dann gelabelt) trainiert wird. Das heißt, dass zu jedem dieser Eingabewerte der gewünschte Ausgabewert bekannt ist. Das System lernt durch dieses Training die Muster und Zusammenhänge kennen und kann mit diesem erlernten Wissen Vorhersagen und Prognosen treffen (Regression) sowie Daten klassifizieren (Wittpahl, 2019). 

Beispiel für Überwachtes Lernen (Klassifikation): Das System wird mit Katzen- und Hundebildern trainiert, die jeweils mit Katze bzw. Hund beschriftet sind. Die KI lernt dadurch Muster, welche Merkmale für eine Katze oder für einen Hund sprechen. Wenn man der KI nach der Trainingsphase ein Bild von einer Katze gibt, sollte diese dann das Bild als Katze klassifizieren. 

Beispiel für Überwachtes Lernen (Prognose): Wetterprognose


visualisiertes Beispiel für eine Klassifikation: