Überwachtes Lernen / Unüberwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist ein Zweig des maschinellen Lernens und eine von drei Methoden, wie Maschinen "lernen": überwacht, unüberwacht und optimiert. Beim überwachten Lernen wird ein Modell mit Trainingsdaten trainiert, damit Computer versteckte Erkenntnisse ausfindig machen können, ohne explizit dazu programmiert zu werden, wonach sie suchen sollen. Es greift auf Modelle und Schulungsdaten zurück, um bekannte Ergebnisse vorherzusagen. Verwendete Methoden sind neuronale Netze, CART und Support Vector Machines. 

Das Gegenstück hierzu stellt das unüberwachte Lernen dar und beschreibt das Finden von Mustern in unbeschrifteten Datensätzen. Es wird verwendet, um neue Muster zu identifizieren und Anomalien zu erkennen. Methoden für unüberwachtes Lernen sind die Clusteranalyse, Hauptkomponenten und neuronale Netze. 

 

 

 

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