Supervised oder unsupervised Learning
Im Kern geht es darum, ob die KI beim Lernen ein „Lösungsblatt“ hat oder nicht.
Supervised Learning (Überwachtes Lernen)
Hier lernt die KI mit Beispielen, bei denen die richtige Antwort schon dabei steht. Man gibt dem Algorithmus zum Beispiel tausend Bilder von Hunden und Katzen, die jeweils korrekt mit „Hund“ oder „Katze“ beschriftet sind. Die KI prägt sich die Merkmale ein und kann später neue, unbekannte Bilder selbstständig zuordnen. Es ist wie Vokabeln lernen mit Karteikarten: Auf der einen Seite steht die Frage, auf der anderen die Lösung.
Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen)
Hier bekommt die KI nur die Rohdaten ohne Lösungen oder Beschriftungen. Die KI muss selbst Muster, Strukturen oder Ähnlichkeiten finden. Stell dir vor, du gibst der KI einen riesigen Haufen unsortierter Spielsteine. Sie weiß nicht, was was ist, bemerkt aber: „Diese hier sind alle rot, diese sind rund und diese haben Noppen.“ Sie sortiert die Daten also eigenständig in Gruppen (Clustering), ohne vorher zu wissen, was diese Gruppen bedeuten.
Kurz gesagt: Supervised Learning ist Lernen mit Lehrer (und Lösungen), Unsupervised Learning ist selbstständiges Entdecken von Mustern in einem Daten-Chaos.