In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens sind die Begriffe „überwachtes Lernen“ und „unüberwachtes Lernen“ allgegenwärtig. Doch was bedeuten diese Begriffe genau, und wie unterscheiden sie sich voneinander?

Überwachtes Lernen ist eine Methode des Maschinellen Lernens, bei der das Modell mit einem gelabelten Datensatz trainiert wird. Das bedeutet, dass jeder Eingabedatenpunkt (zum Beispiel ein Bild) mit einem entsprechenden Ausgabeetikett (zum Beispiel „Katze“ oder „Hund“) versehen ist. Das Modell lernt anhand dieser Beispiele, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sobald das Modell ausreichend trainiert ist, kann es neue, ungesehene Daten analysieren und darauf basierend genaue Vorhersagen treffen.

Unüberwachtes Lernen hingegen arbeitet mit unbeschrifteten Daten. Das Modell erhält keine vordefinierten Labels oder Kategorien. Stattdessen versucht es, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und diese in Cluster oder Gruppen zu unterteilen. Das Ziel ist es, die zugrunde liegende Struktur der Daten zu verstehen, ohne explizite Angaben dazu, was die Daten darstellen sollen.

Die Begriffe „überwachtes Lernen“ und „unüberwachtes Lernen“ beschreiben unterschiedliche Ansätze im Maschinellen Lernen. Diese Ansätze unterscheiden sich hauptsächlich in der Art und Weise, wie die Daten verarbeitet und welche Ziele verfolgt werden.

Der wichtigste Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen liegt in den Daten, die für das Training verwendet werden. Überwachtes Lernen erfordert gelabelte Daten, bei denen jede Eingabe ein bekanntes Ergebnis hat. Unüberwachtes Lernen hingegen nutzt unbeschriftete Daten und zielt darauf ab, Muster zu erkennen, ohne vorher festgelegte Ergebnisse.

Beim überwachtem Lernen besteht der Trainingsprozess darin, das Modell mit den gelabelten Daten zu füttern und es zu lehren, Vorhersagen basierend auf diesen Daten zu machen. Das Modell vergleicht seine Vorhersagen mit den tatsächlichen Labels und passt seine internen Parameter an, um die Genauigkeit zu verbessern. Beim unüberwachten Lernen hingegen besteht der Trainingsprozess darin, dass das Modell eigenständig Muster und Beziehungen in den Daten entdeckt, ohne dass es eine Rückmeldung zu den richtigen Antworten erhält.

Das Ziel des überwachten Lernens ist es, Vorhersagen für neue Daten zu treffen. Dies wird erreicht, indem das Modell lernt, wie Eingabedaten mit bekannten Ausgabedaten korrelieren. Im Gegensatz dazu ist das Ziel des unüberwachten Lernens die Entdeckung von Mustern und Strukturen innerhalb eines Datensatzes. Anstatt Vorhersagen zu machen, konzentriert sich das unüberwachte Lernen darauf, die Struktur der Daten zu verstehen, wie z.B. das Gruppieren ähnlicher Datenpunkte.

Überwachtes Lernen wird in vielen Bereichen angewendet, in denen genaue Vorhersagen erforderlich sind:

• E-Mail-Spam-Erkennung: Ein Modell wird mit Beispielen von Spam- und Nicht-Spam-E-Mails trainiert. Nach dem Training kann es neue E-Mails analysieren und entscheiden, ob es sich um Spam handelt.
• Kreditrisikobewertung: Banken verwenden überwachtes Lernen, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde einen Kredit zurückzahlen kann. Das Modell wird mit historischen Daten trainiert, die Informationen über frühere Kreditnehmer und deren Rückzahlungsverhalten enthalten.
• Objekterkennung in Bildern: Überwachtes Lernen wird häufig zur Objekterkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt. Ein Modell wird mit gelabelten Bildern trainiert (z.B. „Auto“, „Fahrrad“) und kann anschließend neue Bilder analysieren und die darin enthaltenen Objekte identifizieren.

Unüberwachtes Lernen ist besonders nützlich in Szenarien, in denen es darum geht, Muster oder Gruppen in unbeschrifteten Daten zu entdecken:

• Kundensegmentierung: Unternehmen nutzen unüberwachtes Lernen, um ihre Kunden in verschiedene Segmente zu unterteilen, basierend auf ihrem Verhalten oder ihren demografischen Merkmalen. Dies hilft, gezielte Marketingstrategien zu entwickeln.
• Marktanalyse: In der Finanzanalyse kann unüberwachtes Lernen verwendet werden, um Muster in großen Mengen von Marktdaten zu erkennen, die auf bevorstehende Marktbewegungen hinweisen könnten.
• Anomalieerkennung: Unüberwachtes Lernen wird häufig eingesetzt, um Anomalien in Datensätzen zu erkennen, z.B. ungewöhnliche Transaktionen in Finanzdaten, die auf Betrug hindeuten könnten.

In der Praxis wird häufig eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem Lernen verwendet, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Diese Methode wird als „semi-überwachtes Lernen“ bezeichnet und nutzt sowohl gelabelte als auch unbeschriftete Daten, um ein Modell zu trainieren. Dies kann besonders nützlich sein, wenn nur ein kleiner Teil der Daten gelabelt ist, aber große Mengen unbeschrifteter Daten zur Verfügung stehen.

Ein Beispiel für semi-überwachtes Lernen ist die Bilderkennung, bei der nur ein Teil der verfügbaren Bilder gelabelt ist. Das Modell nutzt das überwachte Lernen, um aus den gelabelten Bildern zu lernen, und verwendet unüberwachtes Lernen, um zusätzliche Informationen aus den unbeschrifteten Bildern zu extrahieren. Auf diese Weise kann das Modell seine Leistung verbessern, ohne dass alle Daten manuell gelabelt werden müssen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Hauptunterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen in der Art der verwendeten Daten und der Zielsetzung des Modells liegen. Überwachtes Lernen verwendet gelabelte Daten, um präzise Vorhersagen zu treffen, während unüberwachtes Lernen darauf abzielt, Muster und Strukturen in unbeschrifteten Daten zu entdecken. Beide Methoden spielen eine wichtige Rolle im Maschinellen Lernen und werden oft in Kombination verwendet, um komplexe Probleme zu lösen und tiefere Einblicke in die Daten zu gewinnen.