Als überwachtes Lernen bezeichnet man im engeren Sinne Verfahren des maschinellen Lernens, die mit  konkret spezifizierten Sollausgaben trainiert werden (sog. ''Labels''). Im weiteren Sinne werden Verfahren dazu gezählt, deren Lernziel durch konkrete Vorgaben bestimmt ist, wenn auch nicht auf der Ebene von Einzelausgaben. Dieser weitere Sinn schließt Verfahren wie etwa GANs und bestärkendes Lernen ein.

Siehe auch:

• unüberwachtes ML

ISO/IEC DIS 22989 machine learning (3.2.9) that makes use of labelled data during training (3.2.21)

Als unüberwachtes Lernen werden Verfahren des maschinellen Lernens bezeichnet, die eine Funktion erlernen ohne auf konkret spezifizierte Zielvorgaben (bspw. ''Labels'') angewiesen zu sein. Es existieren unterschiedliche Auffassungen, ab welchem Grad an Konkretheit externer Zielvorgaben nicht mehr von unüberwachtem Lernen gesprochen wird.

Siehe auch:

• überwachtes ML

ETSI GR ENI 004 learning a function that maps an input to an output without the benefit of the data being classified or labelled

ISO/IEC DIS 22989 machine learning (3.2.9) that makes use of unlabelled data during training (3.2.21)

ISO/IEC TR 29119-11:2020 task of learning a function that maps unlabelled input data to a latent representation

ISTQB - CTAI Syllabus Training an ML model from input data using an unlabeled dataset

Mischform von überwachtem und unüberwachtem Lernen, wobei die Trainingsdaten sowohl aus markierten als auch aus unmarkierten Daten bestehen.

ETSI GR ENI 004 hybridization of supervised and unsupervised learning, where the training data consists of both labelled and unlabelled data.

ISO/IEC DIS 22989 machine learning (3.2.9) that makes use of both labelled and unlabelled data during training (3.2.21)