Supervised Learning ist ein maschinelles Lernverfahren, bei dem ein Modell aus einem beschrifteten Datensatz lernt. Der Lernprozess umfasst mehrere Schritte: 1. **Datensammlung**: Sammeln von Daten, die Eingaben (Features) und die entsprechenden Ausgaben (Labels) enthalten. 2. **Datenvorbereitung**: Bereinigen und Vorverarbeiten der Daten, um sie für das Modell nutzbar zu machen. Dies kann das Entfernen von Ausreißern, das Auffüllen fehlender Werte und die Normalisierung der Daten umfassen. 3. **Modellauswahl**: Auswahl eines geeigneten Algorithmus für das Problem, z.B. lineare Regression, Entscheidungsbäume oder neuronale Netze. 4. **Training**: Das Modell wird mit dem Trainingsdatensatz trainiert. Dabei passt es seine internen Parameter an, um die Beziehung zwischen den Eingaben und den Ausgaben zu lernen. 5. **Validierung**: Überprüfung der Modellleistung mit einem separaten Validierungsdatensatz, um sicherzustellen, dass das Modell nicht über- oder unteranpasst ist. 6. **Hyperparameter-Tuning**: Optimierung der Hyperparameter des Modells, um die Leistung weiter zu verbessern. 7. **Testen**: Endgültige Bewertung des Modells mit einem Testdatensatz, der während des Trainingsprozesses nicht verwendet wurde, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu überprüfen. 8. **Einsatz**: Das trainierte Modell wird in einer realen Umgebung eingesetzt, um Vorhersagen auf neuen, unbekannten Daten zu machen. Während des gesamten Prozesses ist es wichtig, die Modellleistung kontinuierlich zu überwachen und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen.