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.
Von Michael Krause, Elena Natterer im Buch Wie Maschinen lernen (2019) im Text Maschinelles 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).
Von Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz im Buch Herausforderungen der künstlichen Intelligenz (2019) im Text Anhang 2: Maschinelles Lernen 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.
Von Gerd Gigerenzer im Buch Klick (2021) im Text Sind selbstfahrende Autos zum Greifen nah? Verwandte Objeke
Verwandte Begriffe (co-word occurance) | unsupervised learning(0.57), reinforcement learning(0.24), deep learning(0.05), symbolische künstliche Intelligenz (GOFAI)(0.04), machine learning(0.04), semi-supervised learning(0.03) |
Häufig co-zitierte Personen
Jürgen
Schmidhuber
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Rodden
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Rogers
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Pearl
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Statistisches Begriffsnetz
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Zeitleiste
33 Erwähnungen
- An AI Learning Hierarchy (Peter J. Denning, Ted G. Lewis)
- 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)
- Mastering the game of Go without human knowledge (David Silver, Julian Schrittwieser, Karen Simonyan, Ioannis Antonoglou, Aja Huang, Arthur Guez, Thomas Hubert, Lucas Baker, Matthew Lai, Adrian Bolton, Yutian Chen, Timothy Lillicrap, Fan Hui, Laurent Sifre, George van den Driessche, Thore Graepel, Demis Hassabis) (2017)
- Artificial Unintelligence (Meredith Broussard) (2018)
- 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)
- Herausforderungen der künstlichen Intelligenz - Bericht der interdepartementalen Arbeitsgruppe «Künstliche Intelligenz» an den Bundesrat (Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz) (2019)
- Human Compatible - Künstliche Intelligenz und wie der Mensch die Kontrolle über superintelligente Maschinen behält (Stuart Russell) (2020)
- Jahrbuch Medienpädagogik 17 - Lernen mit und über Medien in einer digitalen Welt (Klaus Rummler, Ilka Koppel, Sandra Aßmann, Patrick Bettinger, Karsten D. Wolf) (2020)
- Constructionism 2020 (Brendan Tangney, Jake Rowan Byrne, Carina Girvan) (2020)
- The Myth Of Artificial Intelligence - Why Computers Can’t Think The Way We Do (Erik J. Larson) (2021)
- Klick - Wie wir in einer digitalen Welt die Kontrolle behalten und die richtigen Entscheidungen treffen (Gerd Gigerenzer) (2021)
- Machine Learning for Teachers - Evaluation und Entwicklung von Lehr- und Lernmaterialien zum Thema Künstliche Intelligenz für Lehrpersonen ab Sekundarstufe 1 (Thomas Zurfluh) (2022)
- Will we run out of data? - An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning (Pablo Villalobos, Jaime Sevilla, Lennart Heim, Tamay Besiroglu, Marius Hobbhahn, Anson Ho) (2022)
- ChatGPT for Good? - On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education (Enkelejda Kasneci, Kathrin Sessler, Stefan Küchemann, Maria Bannert, Daryna Dementieva, Frank Fischer, Urs Gasser, Georg Groh, Stephan Günnemann, Eyke Hüllermeier, Stephan Krusche, Gitta Kutyniok, Tilman Michaeli, Claudia Nerdel, Jürgen Pfeffer, Oleksandra Poquet, Michael Sailer, Albrecht Schmidt, Tina Seidel, Matthias Stadler, Jochen Weller, Jochen Kuhn, Gjergji Kasneci) (2023)
- KI-Tools für Einsteiger (Alexander König) (2023)
- You & AI - Alles über Künstliche Intelligenz und wie sie unser Leben prägt (Anne Scherer, Cindy Candrian) (2023)
- 1. Hallo! - Hier ist KI
- Der Lernbereich «Künstliche Intelligenz» in der Jahrgangsstufe 11 des Gymnasiums - Erläuterungen und Materialien für Lehrkräfte (Alexander Ruf, Marco Hegmann, Christoph Gräßl, Wolfgang Pfeffer) (2023)
- Menschine - Kommentar für Lehrpersonen (Cornelia Bartolini, Konstantin Papageorgiou, Nadja Tarnutzer) (2023)
- AI and the Future of Education - Teaching in the Age of Artificial Intelligence 🔍 (Priten Shah) (2023)
- Künstliche Intelligenz in der Bildung (Claudia de Witt, Christina Gloerfeld, Silke Elisabeth Wrede) (2023)
- Unter dem Zeichen Künstlicher Intelligenz - Berufe, Kompetenzen und Kompetenzvermittlung der Zukunft (Gergana Vladova, Clementine Bertheau)
- KI-Tools für den Unterricht (Inez De Florio-Hansen) (2023)
- Fairness and Machine Learning - Limitations and Opportunities (Solon Barocas, Moritz Hardt, Arvind Narayanan) (2023)
- AI Report - by the European Digital Education Hub’s Squad on Artificial Intelligence in Education (European Digital Education Hub) (2024)
- Finnish primary school students’ conceptions of machine learning (Pekka Mertala, Janne Fagerlund, Jukka Lehtoranta, Emilia Mattila, Tiina Korhonen) (2024)
- Alles überall auf einmal - Wie Künstliche Intelligenz unsere Welt verändert und was wir dabei gewinnen können (Miriam Meckel, Léa Steinacker) (2024)