Beim überwachten Lernen lernt eine KI aus Beispielen, bei denen die richtige Antwort schon dabei steht.
Beispiel
Ein Spamfilter lernt aus Tausenden Mails, die Menschen als „Spam“ oder „kein Spam“ markiert haben.
Für Profis
Trainingsdaten bestehen aus Eingabe und Label; das Modell lernt die Zuordnung. Gegenstück sind unüberwachtes Lernen (ohne Labels) und selbstüberwachtes Lernen, mit dem Sprachmodelle vortrainiert werden. Die Qualität hängt stark von sauberen, ausgewogenen Labels ab.
