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Überwachtes Lernen

Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, 16. Mai 2024.

 

Definition:

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Beim überwachten Lernen handelt es sich um einen Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem ein Algorithmus ausgelöst wird, um anhand von bereits gelabelten Trainingsdaten Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Dabei werden dem Algorithmus Eingabedaten zusammen mit den entsprechenden gewünschten Ausgabedaten zur Verfügung gestellt, um ihn zu lehren, wie er diese Ausgaben basierend auf den Eingaben generieren kann. Mit Hilfe von überwachtem Lernen können Algorithmen komplexe Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben erfassen und darauf trainiert werden, genaue Vorhersagen für neue, noch nicht gesehene Daten zu treffen.

Das Konzept des Überwachten Lernens in der Kognitionswissenschaft und Künstlichen Intelligenz

Überwachtes Lernen ist ein zentrales Konzept in der Kognitionswissenschaft, der Künstlichen Intelligenz und der Kognitiven Informatik. Es bezieht sich auf eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus trainiert wird, um Eingabedaten mit zugehörigen Ausgabedaten zu verarbeiten. Das Ziel besteht darin, dass der Algorithmus eine Funktion lernt, die es ihm ermöglicht, neue, unbekannte Eingabedaten korrekt zu klassifizieren oder zu prognostizieren.

Im überwachten Lernen werden dem Algorithmus während des Trainings Beispieldaten präsentiert, die aus einem Eingabevektor und dem zugehörigen gewünschten Ausgabevektor bestehen. Der Algorithmus passt seine interne Modellstruktur so an, dass er in der Lage ist, Eingabedaten auf die richtige Weise zu verarbeiten und die entsprechende Ausgabe zu liefern. Dieser Prozess wird durch den Vergleich der vom Algorithmus generierten Ausgabe mit der tatsächlichen Ausgabe bewertet und korrigiert.

Beispiele für überwachtes Lernen sind:

Klassifikation: Ein Algorithmus lernt, E-Mails als Spam oder Nicht-Spam zu klassifizieren, basierend auf Trainingsdaten, die mit den entsprechenden Kategorien gelabelt sind.

Regression: Ein Algorithmus analysiert den Zusammenhang zwischen verschiedenen Variablen, um beispielsweise den Preis eines Hauses basierend auf seinen Merkmalen vorherzusagen.

Überwachtes Lernen spielt eine entscheidende Rolle in vielen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, wie z.B. Bilderkennung, Spracherkennung und medizinischer Diagnose. Durch die kontinuierliche Verbesserung von Algorithmen und die Verfügbarkeit großer Datenmengen hat das überwachte Lernen zu bedeutenden Fortschritten in diesen Bereichen geführt und wird auch zukünftig eine Schlüsselrolle in der Entwicklung intelligenter Systeme spielen.

 

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