Supervised Learning lernt aus Beispielpaaren von Eingabe und richtiger Antwort (Label), um für neue Fälle die richtige Antwort vorherzusagen.
Was bedeutet Supervised Learning?
Das Modell lernt aus Beispielpaaren von Eingabe und richtiger Antwort (Label). Ein Mensch hat vorher „die Lösung“ mitgeliefert — daher „überwacht“. Ziel: für neue, ungesehene Eingaben die richtige Antwort vorhersagen.
Abgrenzung — worauf es ankommt
Der Unterschied zu Unsupervised ist schlicht: Hier gibt es Labels, dort nicht. Die zwei Aufgabentypen: Klassifikation (Kategorie vorhersagen: Spam/kein Spam) und Regression (Zahl vorhersagen: Preis, Nachfrage).
Beispiel aus der Praxis
10.000 Mails, jede von Hand als „Spam“ oder „kein Spam“ markiert → Modell lernt die Muster → sortiert künftig neue Mails selbst. Oder: historische Immobiliendaten mit Verkaufspreisen → Preisprognose für neue Objekte.
Zum Weiterdenken
Typische Algorithmen: lineare/logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting, neuronale Netze. Der teuerste Teil ist fast immer das Labeln der Daten — deshalb existieren Semi- und Self-Supervised Learning überhaupt. Qualitätsmaß: Man hält einen Teil der gelabelten Daten als Testdaten zurück und misst, wie gut das Modell auf ihnen abschneidet.
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