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Überwachtes Lernen

Grundlagen

Training mit gelabelten Beispielen (Eingabe→Zielwert).


Überwachtes Lernen nutzt Eingabe-Ziel-Paare, um eine Abbildungsfunktion zu erlernen.

  • Aufgaben: Klassifikation (Klasse), Regression (Zahl), Ranking.
  • Qualitätstreiber: Labelgüte, Klassenbalance, geeignete Metriken.
  • Gefahren: Datenleckage, Overfitting, verschobene Verteilungen im Einsatz.
  • Praxis: Cross-Validation, Regularisierung, frühes Stoppen, Datenaugmentation.