Supervised Learning geh\u00f6rt zum Bereich K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie zur Digitalen Transformation. Es bezeichnet eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Computer aus vorhandenen, bereits klassifizierten Daten lernen. <\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie m\u00f6chten einem Computer beibringen, zwischen Katzen- und Hundefotos zu unterscheiden. Daf\u00fcr zeigen Sie ihm viele Bilder, die als \u201eKatze\u201c oder \u201eHund\u201c beschriftet sind. Der Computer sucht in diesen Beispielen nach Mustern \u2013 etwa an den Ohren, der Schnauze oder der Fellstruktur. Sobald gen\u00fcgend Beispiele verarbeitet wurden, kann er selbstst\u00e4ndig neue, unbekannte Bilder zuordnen.<\/p>\n
Supervised Learning wird im Alltag oft genutzt, zum Beispiel bei der automatischen Erkennung von Spam-Mails, in Empfehlungen von Online-Shops oder beim Erkennen von Betrugsmustern im Finanzbereich. <\/p>\n
Die Vorteile: Der Computer kann mit diesem Ansatz viele Aufgaben \u00fcbernehmen, bei denen Regeln schwer zu definieren sind \u2013 er lernt sie einfach aus der Erfahrung mit bestehenden Daten. Supervised Learning ist damit ein grundlegender Baustein moderner Anwendungen innerhalb der digitalen Transformation und k\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"