Überwachtes Lernen (englisch: supervised learning) ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der ein Modell anhand von gekennzeichneten (labelled) Daten trainiert wird. Diese Lernmethode gehört zu den am häufigsten verwendeten Ansätzen des maschinellen Lernens und wird vor allem für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression eingesetzt. Ziel des überwachten Lernens ist es, eine Funktion zu lernen, die eine Eingabe (Merkmale) mit einer Ausgabe (Zielwert oder Label) in Beziehung setzt.

Funktionsweise #

Im überwachten Lernen wird das Modell mit einem Trainingsdatensatz trainiert, der aus Eingabedaten (Merkmalsvektoren) und den dazugehörigen Ausgabewerten (Labels) besteht. Das Modell versucht, die Abbildung von Eingaben auf Ausgaben so zu erlernen, dass es auch bei neuen, unbekannten Daten die richtigen Ausgaben vorhersagen kann.

Schritte des überwachten Lernens: #

1. Datenvorbereitung:
   Die Daten werden in einem strukturierten Format bereitgestellt, wobei jeder Datenpunkt ein Paar von Eingabewert und entsprechendem Ausgabewert enthält. Beispielsweise könnte es sich um Bilder (Eingabedaten) und ihre Beschreibungen (Labels) handeln.
2. Modelltraining:
   Während des Trainings passt das Modell seine internen Parameter so an, dass es die Eingaben den richtigen Ausgaben zuordnen kann. Dieser Prozess basiert auf einer Fehlerfunktion, die misst, wie gut das Modell auf den Trainingsdaten abschneidet.
3. Modellbewertung:
   Nach dem Training wird das Modell auf einem separaten Testdatensatz bewertet, der aus Eingabedaten besteht, die das Modell bisher noch nicht gesehen hat. Dadurch lässt sich feststellen, wie gut das Modell verallgemeinern kann.
4. Vorhersage:
   Das trainierte Modell wird auf neue Daten angewendet, um Vorhersagen über die Ausgaben zu treffen.

Anwendungsbereiche #

Überwachtes Lernen findet in vielen Bereichen Anwendung, in denen Daten mit klar definierten Zielen oder Labels vorliegen. Einige typische Anwendungsfälle sind:

1. Klassifikation:
   Bei Klassifikationsproblemen ordnet das Modell Eingaben in vordefinierte Kategorien oder Klassen ein. Beispiele sind:

• Spam-Erkennung in E-Mails: Das Modell entscheidet, ob eine E-Mail als Spam oder Nicht-Spam klassifiziert wird.
• Bilderkennung: Klassifizierung von Objekten in Bildern, z. B. Erkennung von Hunden und Katzen.

1. Regression:
   Regression wird verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen. Ein Beispiel ist:

• Vorhersage von Hauspreisen: Ein Modell kann anhand von Eingabedaten wie Größe, Lage und Zustand eines Hauses den Preis vorhersagen.

1. Spracherkennung:
   Systeme wie Siri oder Google Assistant verwenden überwachte Lernmethoden, um gesprochene Sprache in Text zu übersetzen.
2. Medizinische Diagnosen:
   Modelle können auf Basis von Patientendaten trainiert werden, um Diagnosen zu stellen oder Krankheitsverläufe vorherzusagen.

Algorithmen des überwachten Lernens #

Es gibt eine Vielzahl von Algorithmen, die im überwachten Lernen verwendet werden. Die Wahl des Algorithmus hängt von der Art des Problems, den Daten und den gewünschten Ergebnissen ab. Zu den gängigsten gehören:

1. Lineare Regression:
   Wird für Regression verwendet und modelliert die Beziehung zwischen den Eingabedaten und den Ausgabewerten als eine lineare Funktion.
2. Logistische Regression:
   Ein Algorithmus zur Klassifikation, der verwendet wird, um Wahrscheinlichkeiten zu modellieren und binäre Klassifikationsaufgaben (z. B. Ja/Nein-Entscheidungen) durchzuführen.
3. Support Vector Machines (SVM):
   SVMs versuchen, eine Grenze (Hyperplane) zwischen verschiedenen Klassen zu finden, die die Klassen mit maximalem Abstand trennt.
4. K-Nearest Neighbors (k-NN):
   Ein einfacher Algorithmus, der die Klassifikation auf Basis der am nächsten liegenden Nachbarn eines Datenpunkts in den Trainingsdaten durchführt.
5. Entscheidungsbäume:
   Diese Algorithmen verwenden Baumstrukturen, um Entscheidungen auf Basis von Eingabedaten zu treffen.
6. Random Forest:
   Eine Ensemble-Methode, bei der viele Entscheidungsbäume trainiert und ihre Vorhersagen kombiniert werden, um robustere und genauere Ergebnisse zu erzielen.
7. Neurale Netze:
   Inspiriert von der Struktur des menschlichen Gehirns bestehen neuronale Netze aus Schichten von künstlichen Neuronen, die komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennen können.

Vorteile des überwachten Lernens #

• Hohe Genauigkeit: Wenn ausreichend gut gelabelte Daten vorhanden sind, können überwachte Lernmodelle sehr präzise Vorhersagen treffen.
• Breite Anwendbarkeit: Die Methode kann auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet werden, von Klassifikation über Regression bis hin zu komplexeren Aufgaben wie Spracherkennung und Bildanalyse.
• Erklärbarkeit: Viele der Modelle, wie z. B. Entscheidungsbäume oder lineare Regression, sind leicht zu interpretieren, was sie in vielen Anwendungsbereichen attraktiv macht.

Herausforderungen #

Trotz seiner Effektivität bringt das überwachte Lernen auch einige Herausforderungen mit sich:

1. Anforderung an gelabelte Daten:
   Überwachtes Lernen erfordert große Mengen an gekennzeichneten Trainingsdaten, die oft manuell erzeugt werden müssen. Dies kann sehr zeitaufwendig und teuer sein.
2. Überanpassung (Overfitting):
   Wenn ein Modell zu stark auf die Trainingsdaten abgestimmt wird, kann es dazu neigen, die zugrunde liegenden Muster zu “überlernen”, was zu schlechter Leistung bei neuen Daten führt.
3. Datensammlung und -vorbereitung:
   Die Qualität und Quantität der Trainingsdaten sind entscheidend für den Erfolg des Modells. Schlechte oder unzureichende Daten führen zu schlechten Vorhersagen.
4. Skalierbarkeit:
   Bei sehr großen Datensätzen und komplexen Modellen kann das Training extrem rechenintensiv und zeitaufwendig sein.

Unterschied zu unüberwachtem Lernen #

Im Gegensatz zum überwachten Lernen steht das unüberwachte Lernen, bei dem es keine gekennzeichneten Daten gibt. Modelle müssen hier Muster und Strukturen in den Daten erkennen, ohne dass sie explizite Ausgabewerte kennen. Überwachtes Lernen konzentriert sich darauf, spezifische Vorhersagen für bekannte Ausgaben zu treffen, während unüberwachtes Lernen häufig zur Gruppierung und Segmentierung von Daten verwendet wird.

Fazit #

Überwachtes Lernen ist eine zentrale Technik im Bereich des maschinellen Lernens und hat Anwendungen in fast allen Branchen und Disziplinen. Dank seiner Fähigkeit, spezifische Vorhersagen auf Basis gut definierter Daten zu treffen, ist es besonders nützlich für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression und andere prädiktive Analysen. Der Erfolg dieser Methode hängt jedoch stark von der Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Trainingsdaten und der Auswahl geeigneter Algorithmen ab.

Siehe auch #

• Maschinelles Lernen
• Unüberwachtes Lernen
• Neuronale Netze
• Klassifikation
• Regression

Quellen #

• Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
• Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer.