Supervised Learning und Unsupervised Learning sind zwei grundlegende Ansätze im maschinellen Lernen. 1. **Supervised Learning (Überwachtes Lernen)**: - **Definition**: Bei diesem Ansatz wird das Modell mit einem Datensatz trainiert, der sowohl Eingabedaten (Features) als auch die entsprechenden Ausgabedaten (Labels) enthält. - **Ziel**: Das Modell lernt, eine Funktion zu erstellen, die die Eingabedaten den richtigen Ausgabedaten zuordnet. - **Beispiele**: Klassifikation (z.B. Spam-Erkennung in E-Mails) und Regression (z.B. Vorhersage von Hauspreisen). - **Vorteil**: Hohe Genauigkeit, da das Modell auf klar definierten Daten trainiert wird. - **Nachteil**: Erfordert große Mengen an gelabelten Daten, was zeitaufwendig und teuer sein kann. 2. **Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen)**: - **Definition**: Bei diesem Ansatz wird das Modell mit einem Datensatz trainiert, der nur Eingabedaten enthält, ohne die entsprechenden Ausgabedaten. - **Ziel**: Das Modell versucht, Muster oder Strukturen in den Daten zu erkennen, ohne spezifische Anweisungen. - **Beispiele**: Clustering (z.B. Kundensegmentierung) und Dimensionalitätsreduktion (z.B. Principal Component Analysis). - **Vorteil**: Kann auf unmarkierten Daten arbeiten, die leichter zu beschaffen sind. - **Nachteil**: Die Ergebnisse können weniger genau und schwerer zu interpretieren sein, da es keine klaren Labels gibt. Zusammengefasst: Supervised Learning nutzt gelabelte Daten, um spezifische Vorhersagen zu treffen, während Unsupervised Learning unmarkierte Daten verwendet, um Muster und Strukturen zu identifizieren.