Überwachtes Lernen: Überwachtes Lernen ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell auf indizierten Daten trainiert wird, die aus Eingabe-Ausgabe-Paaren bestehen. Es lernt, auf der Grundlage dieser indizierten Daten Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, mit dem Ziel, diese Vorhersagen auf unbekannte Beispiele zu verallgemeinern. Anwendungen sind Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spam-Filterung, Betrugserkennung und Empfehlungssysteme. Siehe auch Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Lernen, Daten, Vorhersagen, Induktion, Verallgemeinerung._____________Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.
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