In diesem Video geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren gelernt wird, wie uns Qualitätsmaße helfen zu beurteilen, ob ein Training gut funktioniert, und warum es wichtig ist, den zugrundeliegenden Datensatz in Trainings-, Validierungs- und Testdaten aufzuteilen. Lernziele: Du benennst das Ziel und den groben Ablauf des Überwachten Lernens Du nennst Beispiele für Input-Output-Paare im Überwachten Lernen Du ordnest den Begriff Training im Rahmen des Überwachten Lernens ein und erläuterst ihn Du beschreibst, wie Qualitätsmaße im Überwachten Lernen zur Quantifizierung eines erfolgreichen Trainings eingesetzt werden Du nennst Beispiele für Qualitätsmaße Du erläuterst die Aufteilung in Trainings-, Validierungs- und Testdaten beim Training, begründest sie und stellst ihre Notwendigkeit und Wichtigkeit heraus