Überwachtes Lernen ist eine der zentralen Methoden im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Es hat in den letzten Jahren eine bedeutende Rolle in der Entwicklung von intelligenten Systemen gespielt. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff und warum ist er so wichtig für moderne KI-Anwendungen? In diesem Beitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die Grundlagen, Funktionsweise und Anwendungsgebiete des überwachten Lernens.

Was ist überwachtes Lernen?

Überwachtes Lernen (englisch: Supervised Learning) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell mit Hilfe von gekennzeichneten Daten trainiert wird. Diese Daten bestehen aus Eingabe-Ausgabe-Paaren, bei denen jede Eingabe („Feature“) mit einer korrekten Ausgabe („Label“) versehen ist. Das Ziel ist es, eine Funktion oder Regel zu erlernen, die neue, ungesehene Daten korrekt vorhersagen kann.

Praktisch kann man dies auf Google’s Teachable Machine testen.

Hierzu lädt man beispielsweise bei einem Bildprojekt jeweils 10 oder mehr Bilder von Katzen und Hunden jeweils in eine eigene Klasse hoch und lässt das Modell trainieren. Im Anschluss kann man durch das hochladen einer Bilddatei oder über die Nutzung der WebCam, die jeweilige Klasse erkennen.

Wichtig zu beachten ist, dass es sich bei der Ausgabe um keine Ja-/Nein-Antwort handelt, sonder um eine Wahrscheinlichkeitsangabe. Wie auf dem Screenshot zu sehen, habe ich statt einen Hund oder eine Katze einen Bär hochgeladen, wobei unser Bär in diesem Fall tendenziell als Klasse 2 und somit als Hund klassifiziert wurde.

Wie funktioniert überwachtes Lernen?

Der Prozess des überwachten Lernens lässt sich in mehrere Schritte unterteilen:

1. Datensammlung bzw. Beschaffung von Daten
   Die Grundlage für überwachtes Lernen sind qualitativ hochwertige Daten. In unserem Beispiel verwenden wir Bilder von Katzen und Hunden.
   
2. Datenaufbereitung und Kennzeichnung (Labeling)
   Die gesammelten Daten werden bereinigt, normalisiert und in ein geeignetes Format gebracht. So erreicht man einen Zustand der Daten, die man optimal für das Modell nutzen kann. Anschließend kennzeichnet man sie mit den entsprechenden Labels. In unserem Beispiel werden Hunde als „Hund“ und Katzen als „Katze“ markiert.
   
3. Erstellung eines ML-Modells
   Ein Algorithmus wird verwendet, um Muster in den Daten zu erkennen. Bekannte Algorithmen sind unter anderem lineare Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Während des Trainings passt das Modell seine Parameter so an, dass es die Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe optimal erlernt.
   
4. Training des Modells mit den gekennzeichneten Daten
   Das Modell wird mit den gelabelten Daten trainiert. Anschließend testet man es auf separaten Datensätzen, um seine Leistungsfähigkeit zu bewerten. Ziel ist es, sicherzustellen, dass das Modell nicht nur die Trainingsdaten „auswendig“ gelernt hat, sondern auch auf neue Daten gut generalisiert.
   
5. Test des Modells mit neuen Daten
   Nach erfolgreichem Training kann das Modell in realen Anwendungen eingesetzt werden.
   Beispielsweise zur Spracherkennung, Bildklassifikation oder zur Vorhersage von Nutzerverhalten.

Wichtige Anwendungsbereiche

Überwachtes Lernen findet in vielen Bereichen Anwendung. darunter:

• Bild- und Spracherkennung: KI-Modelle können Objekte in Bildern identifizieren oder gesprochene Sprache in Text umwandeln.

• Medizinische Diagnostik: Systeme können auf Basis von Patientendaten Krankheiten frühzeitig erkennen.

• Finanzwesen: Vorhersagemodelle helfen dabei, Kreditrisiken zu bewerten oder Markttrends zu prognostizieren.

• Personalisierung: Empfehlungsalgorithmen, wie sie z. B. bei Streaming-Diensten verwendet werden, basieren oft auf überwachtem Lernen.

Herausforderungen und Grenzen

Obwohl das überwachte Lernen viele beeindruckende Anwendungen ermöglicht, gibt es auch Herausforderungen:

• Datenabhängigkeit: Der Erfolg eines Modells hängt stark von der Qualität und Quantität der Daten ab. Das Sammeln und Kennzeichnen von Daten kann zeitaufwendig und kostspielig sein.
• Overfitting: Wenn ein Modell zu gut an die Trainingsdaten angepasst ist, kann es Schwierigkeiten haben, auf neuen Daten gute Ergebnisse zu liefern.
• Bias: Verzerrungen in den Trainingsdaten können zu unfairen oder diskriminierenden Vorhersagen führen.

Auf das Overfitting und Bias bzw. auf Verzerrungen in den Trainingsdaten gehe ich in zukünftigen Beiträgen explizit ein.

Fazit

Das überwachte Lernen ist ein wesentlicher Baustein der modernen Künstlichen Intelligenz und bildet die Grundlage für viele Technologien, die wir heute nutzen. Obwohl es Herausforderungen gibt, sind die Möglichkeiten, die diese Methode bietet, enorm. Mit Fortschritten in der Datenerhebung, den Algorithmen und der Rechenleistung können wir in Zukunft mit noch leistungsfähigeren KI-Systemen rechnen.