Supervised Learning (Überwachtes Lernen) ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Modell mithilfe von kennzeichneter Daten trainiert wird. Diese markierten Daten bestehen aus Eingaben (Features) und den entsprechenden Ausgaben (Labels). Das Ziel des Modells ist es, die Beziehung zwischen den Eingaben und den Ausgaben zu lernen, sodass es korrekte Vorhersagen für neue, nicht gekennzeichnete Daten machen kann.
Die Methode des Supervised Learning umfasst zwei Hauptphasen: das Training und die Vorhersage. Während der Trainingsphase wird das Modell mit einem Datensatz gefüttert, bei dem die Eingaben und die erwarteten Ausgänge bereits bekannt sind. Das Modell lernt aus diesen Beispielen und versucht, eine Funktion abzuleiten, die die Eingaben mit den Ausgaben in Beziehung setzt. Ein einfaches Beispiel ist die Vorhersage des Preises eines Hauses auf Basis von Merkmalen wie Größe, Lage und Anzahl der Zimmer.
Es gibt verschiedene Arten von Problemen, die durch Supervised Learning gelöst werden können. Zwei der häufigsten sind die Klassifikation und die Regression. Bei der Klassifikation wird ein Modell erstellt, das Daten in vorgegebene Kategorien einteilt, zum Beispiel das Erkennen von Spam-E-Mails. Bei der Regression hingegen wird ein Modell erstellt, das kontinuierliche Werte vorhersagt, wie die Vorhersage der Temperaturen an einem bestimmten Tag.
Supervised Learning wird in vielen Anwendungen eingesetzt, die von der Bilderkennung über die Spracherkennung bis hin zur Finanzanalyse reichen. Das Verständnis dieser Technik ist besonders nützlich für die Entwicklung von intelligenten Apps, die Daten analysieren und darauf basierend handeln müssen, wie zum Beispiel personalisierte Empfehlungssysteme oder fortschrittliche Suchfunktionen. Durch den Einsatz von Supervised Learning können Entwickler von Kuatsu leistungsfähigere und präzisere Modelle erstellen, die den spezifischen Bedürfnissen ihrer Kunden gerecht werden.