Supervised learning ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem gekennzeichnete Datensätze zum Trainieren von Algorithmen verwendet werden, um Daten richtig zu klassifizieren und Ergebnisse vorherzusagen.
Beim überwachten Lernen verwenden Ingenieure gekennzeichnete Datensätze, um Algorithmen zu trainieren. Durch die Kennzeichnung von Ausgaben und die Zuordnung von Eingaben zu den entsprechenden Ausgaben, die in den Algorithmus eingespeist werden, können Modelle des maschinellen Lernens die Genauigkeit bewerten und sich im Laufe der Zeit durch zusätzliche Datenwiederholungen verbessern.
Welche Arten des überwachten Lernens gibt es?
Supervised learning kann durch den Einsatz von Algorithmen wie Naive Bayes und Entscheidungsbäumen oder Aufgaben wie Regression und Klassifizierung erreicht werden . Die Verwendung verschiedener Algorithmen bestimmt die Arten des überwachten Lernens und die Aufgaben, die supervised learning erfüllen kann.
Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?
Der größte Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen ist die Verwendung beschrifteter Datensätze.
Supervised learning ist das Trainieren des Datensatzes, damit dieser lernt, indem er iterative Vorhersagen auf der Grundlage der Daten trifft und sich gleichzeitig selbst anpasst, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen. Durch die Bereitstellung beschrifteter Datensätze kennt das Modell die Antwort, die es vorhersagen möchte, passt den Prozess jedoch erst an, wenn es ein unabhängiges Ergebnis erzeugt.
Der Unterschied zwischen der Vorhersage und der richtigen Antwort ist der Schlüssel dafür, dass die Modelle bei Verwendung neuer Daten genaue Vorhersagen erstellen. Wie die meisten Arten des maschinellen Lernens wird supervised learning normalerweise verwendet, um Ergebnisse aus Daten vorherzusagen. Es wird mit Python oder R berechnet und das Training kann zeitaufwändig sein.
Beim unüberwachten Lernen werden keine gekennzeichneten Datensätze verwendet. Das bedeutet, dass die Modelle selbstständig arbeiten, um die inhärente Struktur der nicht gekennzeichneten Daten aufzudecken. Es ist immer noch menschliches Eingreifen erforderlich, um die Ausgabevariablen zu validieren, je nachdem, wofür die Daten verwendet werden sollen und ob ihre Verwendung sinnvoll ist.
Un supervised learning wird typischerweise verwendet, um aus riesigen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen, Anomalien zu erkennen oder Empfehlungen abzugeben. Ohne menschliche Überprüfung kann es jedoch zu ungenauen Ergebnissen führen.
Was ist ein Beispiel für supervised learning?
Mithilfe von überwachtem Lernen können anhand von Daten genaue Vorhersagen getroffen werden, wie zum Beispiel die Vorhersage des Preises eines neuen Eigenheims.
Damit Vorhersagen getroffen werden können, müssen Eingabedaten gesammelt werden. Um beispielsweise den Preis eines neuen Hauses zu bestimmen, müssen wir Faktoren wie Lage, Quadratmeterzahl, Außenfläche, Anzahl der Stockwerke, Anzahl der Zimmer und mehr kennen. Der Preis des Hauses stellt die Ausgabe oder Bezeichnung dar, während Faktoren wie Lage, Quadratmeterzahl und Außenfläche die Eingabedaten für den Algorithmus darstellen dynamic island.
Sobald die entsprechenden Beschriftungen festgelegt sind, können Daten von Tausenden anderer Häuser gesammelt und mit den vorhandenen Eingabedaten verglichen werden. Indem das Modell die Merkmale mit den Preisen dieser anderen Häuser vergleicht, kann es dasselbe für das betreffende Haus tun, um einen genauen Preis zu ermitteln.