Unterschied zwischen supervised und unsupervised learning?

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.