Was bedeutet “überwacht” im Zusammenhang mit maschinellem Lernen?
Erzähle mir von ML, maschinellem Lernen. Alles darüber. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und Informatik, der sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen konzentriert, um das Lernen von Menschen nachzuahmen und seine Genauigkeit allmählich zu verbessern. 

Maschinelles Lernen ist eine wichtige Komponente des wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft. Das grundlegende Konzept des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft besteht darin, statistische Lern- und Optimierungsmethoden zu verwenden, mit denen Computer Datensätze analysieren und Muster durch statistische Methoden identifizieren können. Algorithmen werden trainiert, um Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse in der Datenanalyse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse beeinflussen anschließend die Entscheidungsfindung in Anwendungen und Unternehmen. 

Maschinelle Lernalgorithmen werden in der Regel mit Frameworks erstellt, die die Entwicklung von Lösungen beschleunigen, wie zum Beispiel TensorFlow und PyTorch.

Ein typischer überwachter maschineller Lernalgorithmus besteht in etwa aus drei Komponenten:
1. Ein Entscheidungsprozess: Eine Abfolge von Berechnungen oder anderen Schritten, die die Daten verarbeiten und “raten”, nach welchem Muster der Algorithmus sucht.
2. Eine Fehlerfunktion: Eine Methode zur Messung der Genauigkeit der Vorhersage, indem sie mit bekannten Beispielen verglichen wird (sofern verfügbar). Hat der Entscheidungsprozess richtig geraten? Wenn nicht, wie lässt sich “wie schlecht” der Fehler war, quantifizieren?
3. Ein Aktualisierungs- oder Optimierungsprozess: Eine Methode, bei der der Algorithmus den Fehler betrachtet und dann aktualisiert, wie der Entscheidungsprozess zur endgültigen Entscheidung kommt, sodass der Fehler beim nächsten Mal nicht so groß ist.

Ich hoffe, das beantwortet deine Frage.
Überwachtes Lernen ist ein Typ von maschinellem Lernalgorithmus, bei dem das Modell auf einem gelabelten Datensatz trainiert wird, d. h. die Eingangsdaten werden von den korrekten Ausgaben begleitet. Mit anderen Worten, dem Modell werden eine Reihe von Eingaben und entsprechenden Ausgaben gegeben, und es lernt, Vorhersagen basierend auf dieser Eingabe-Ausgabe-Zuordnung zu treffen.

Während des Trainingsprozesses verwendet der Algorithmus diese gelabelten Daten, um ein Modell aufzubauen, das die korrekte Ausgabe für neue, nicht gesehene Eingangsdaten genau vorhersagen kann. Der Algorithmus versucht, Muster in den Daten zu finden, die es ihm ermöglichen, genaue Vorhersagen zu treffen, wenn ihm neue Daten gegeben werden.

Einige häufige Beispiele für überwachtes Lernen sind Bildklassifizierung, Sprachübersetzung und Spracherkennung.