supervised learning
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Synonyme
supervised learning, überwachtes Lernen
Definitionen
Wenn dem Lernalgorithmus die richtige Lösung auf den
Trainingsdaten bekannt ist, spricht man von überwachtem
Lernen, sonst von unüberwachtem Lernen.
Überwachtes Lernen hat das Ziel, ein durch Beispieldaten
vorgegebenes Verhalten zu imitieren. Basierend auf einem Trainingsdatensatz von bekannten
Eingabe-Ausgabe Paaren (z.B. Bildern mit Annotationen, welche Objekte sich darauf befinden) werden
Abhängigkeiten identifiziert, die Vorhersagen auf neuen (nicht annotierten) Daten ermöglichen
(diese Objekte z.B. also auf neuen Bildern erkennen).
Überwachtes Lernen (supervised learning) ist am bekanntesten und verdankt seinen Namen dem Umstand, dass es einen »Lehrer« gibt, der Feedback in der Form von richtig/falsch liefert. Anders als in der psychologischen KI liefert der Lehrer aber keine Regeln. Überwachtes Lernen wird zur Erkennung von Objekten wie Schulbussen und Verkehrsschildern verwendet. Damit es richtig lernen kann, bekommt das Netz Tausende oder sogar Millionen von Fotografien sowie ihre richtigen Klassifizierungen und lernt dann eine Funktion, die den Input so korrekt wie möglich in den Output transformiert.Verwandte Objeke
Verwandte Begriffe (Cozitation) | unsupervised learning, reinforcement learning, symbolische künstliche Intelligenz (GOFAI), deep learning,  machine learning |
Statistisches Begriffsnetz
Zitationsgraph
Zeitleiste
12 Erwähnungen
- Artificial Intelligence - A Modern Approach (Stuart Russell, Peter Norvig)
- Understanding Intelligence (Rolf Pfeifer, Christian Scheier) (1999)
- Deep Learning in Neural Networks - An Overview (Preprint) (Jürgen Schmidhuber) (2015)
- Machine Platform Crowd - Wie wir das Beste aus unserer digitalen Zukunft machen (Andrew McAfee, Erik Brynjolfsson) (2017)
- If...Then - Algorithmic Power and Politics (Taina Bucher) (2018)
- The Fourth Education Revolution (Anthony Seldon, Oladimeji Abidoye) (2018)
- Zuckerbrot und Peitsche - Einer selbst gebauten KI per verstärkendem Lernen beibringen Pong zu spielen (Sebastian Stabinger) (2018)
- Wie Maschinen lernen - Künstliche Intelligenz verständlich erklärt (Kristian Kersting, Christoph Lampert, Constantin Rothkopf) (2019)
- 3. Maschinelles Lernen - Wie sich Computer an Probleme anpassen (Michael Krause, Elena Natterer)
- 23. No Free Lunch Theorem (Maike Elisa Müller)
- 3. Maschinelles Lernen - Wie sich Computer an Probleme anpassen (Michael Krause, Elena Natterer)
- Herausforderungen der künstlichen Intelligenz - Bericht der interdepartementalen Arbeitsgruppe «Künstliche Intelligenz» an den Bundesrat (Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz) (2019)
- Jahrbuch Medienpädagogik 17 - Lernen mit und über Medien in einer digitalen Welt (Klaus Rummler, Ilka Koppel, Sandra Aßmann, Patrick Bettinger, Karsten D. Wolf) (2020)
- Klick - Wie wir in einer digitalen Welt die Kontrolle behalten und die richtigen Entscheidungen treffen (Gerd Gigerenzer) (2021)
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