{"id":181030,"date":"2023-07-20T17:46:02","date_gmt":"2023-07-20T16:46:02","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=181030"},"modified":"2026-02-06T06:32:14","modified_gmt":"2026-02-06T05:32:14","slug":"supervised-learning-5-wichtige-punkte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/supervised-learning-5-wichtige-punkte","title":{"rendered":"Supervised Learning: 5 wichtige Punkte"},"content":{"rendered":"

Supervised Learning: Der Bereich des maschinellen Lernens (allgemein als Machine Learning bekannt) umfasst Probleme des \u00fcberwachten, un\u00fcberwachten und halb\u00fcberwachten Lernens. Wenn du mehr \u00fcber Machine Learning<\/a> erfahren m\u00f6chtest, ist unser Dossier genau das Richtige f\u00fcr dich. In diesem Artikel befassen wir uns mit einem der ersten Schritte des Machine Learning: dem \u00fcberwachten Lernen.<\/h3>\n

Was ist Supervised Learning? Definition<\/h3>\n

Wenn man lernt, wie man maschinelles Lernen betreibt, beginnt man oft mit dem \u00fcberwachten Lernen, das viel zug\u00e4nglicher ist.<\/p>\n

Beim \u00fcberwachten Lernen<\/strong> wird eine Maschine mithilfe von gelabelten Daten trainiert. Das hei\u00dft, Daten, die bereits mit dem richtigen Label versehen wurden (Klasse, kontinuierlicher Wert…).<\/p>\n

Dieses Lernen mit Daten<\/strong>, die bereits die „richtige Antwort“ haben, erm\u00f6glicht es, das Label von neuen, nicht gelabelten Daten vorherzusagen.<\/p>\n

Welche Modelle des Supervised Learning gibt es?<\/h3>\n

Im Bereich des \u00fcberwachten Lernens<\/strong> gibt es mehrere Modelle, die in Form von Algorithmen (Mathematik und Computer) implementiert werden k\u00f6nnen. Sie unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie das Training der Daten<\/strong> angehen, aber auch in der Art des vorherzusagenden Labels (kontinuierlicher Wert, Klasse…).<\/p>\n

Die lineare Regression ist eine der beliebtesten Techniken des \u00fcberwachten Lernens<\/strong>, wenn es um die Vorhersage eines kontinuierlichen Wertes geht.<\/p>\n

Zum Beispiel kann man dieses Modell verwenden<\/strong>, um den Preis eines Hauses vorherzusagen, wenn man seine Gr\u00f6\u00dfe, die Anzahl der Zimmer und den Ort, an dem es steht, kennt.<\/p>\n

W\u00e4hrend das Modell sehr gut darin ist, lineare Beziehungen zwischen erkl\u00e4renden und zu erkl\u00e4renden Variablen zu erfassen, insbesondere dank seiner Varianten (Version mit Regularisierung, um \u00dcberlernen zu vermeiden), bleibt es unf\u00e4hig, bei komplexeren Beziehungen als der einfachen Linearit\u00e4t zwischen den Variablen zu performen.<\/p>\n

In anderen \u00fcberwachten Aufgaben<\/strong> wie der Klassifizierung<\/a> finden sich verschiedene Modelle wie Entscheidungsb\u00e4ume (z. B. RandomForest<\/a>), Varianten der Regression wie die logistische Regression oder SVMs (Support Vector Machines).<\/p>\n

Das \u00fcberwachte Lernen<\/strong> ist nicht auf diese Algorithmen beschr\u00e4nkt, auch wenn sie den Stand der Technik im klassischen maschinellen Lernen darstellen.<\/p>\n

Deep Learning,<\/a> das auf tiefen neuronalen Netzen basiert, wird auch h\u00e4ufig f\u00fcr das \u00fcberwachte Lernen bei komplexen Problemen wie der Klassifizierung von unstrukturierten Daten (Bild, Ton, Video) verwendet, oder um bessere Ergebnisse bei klassischen Machine-Learning-Problemen zu erzielen.<\/p>\n

Was sind die elementaren Schritte beim Supervised Learning?<\/h3>\n