Überwachtes Lernen, auch bekannt als supervised learning, ist ein grundlegendes Konzept im Bereich der künstlichen Intelligenz. Bei diesem Ansatz wird ein Algorithmus trainiert, indem er mit sogenannten bezeichneten Daten gefüttert wird. Das bedeutet, dass jedes Datenelement im Training mit einer bestimmten Zielgröße oder Kategorie versehen ist. Durch die Analyse dieser Beziehungen lernt der Algorithmus, Muster zu erkennen und Vorhersagen für neue, unbekannte Daten zu treffen.
Im Überwachten Lernen wird typischerweise ein Datensatz verwendet, der aus zwei Teilen besteht: den Eingaben (Features) und den zugehörigen Zielen (Labels). Der Algorithmus zielt darauf ab, die Beziehung zwischen Eingaben und Zielen zu verstehen, um später in der Lage zu sein, auf Basis neuer Eingaben genaue Vorhersagen zu treffen. Beispiele hierfür sind die Klassifizierung von Bildern, die Erkennung von Spam-E-Mails oder die Vorhersage von Kundenbewertungen.
Ein wesentlicher Vorteil des Überwachten Lernens ist seine Fähigkeit, präzise und zuverlässige Modelle zu erstellen, insbesondere wenn die Trainingsdaten gut strukturiert und ausreichend sind. Es wird häufig in Anwendungen eingesetzt, bei denen die Beziehungen zwischen den Variablen klar definiert sind, wie z.B. bei der Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder der Automatisierung von Kundenservice-Prozessen.
Allerdings erfordert das Überwachte Lernen große Mengen an bezeichneten Trainingsdaten, was die Erstellung solcher Datensätze oft zeit- und ressourcenintensiv macht. Dennoch bleibt es aufgrund seiner Effektivität und Anwendbarkeit in vielen Bereichen ein zentraler Bestandteil der künstlichen Intelligenz.