Extrahiere die Schritte zur Lösung eines bestimmten überwachten maschinellen Lernproblems aus dem folgenden Text
Extract the steps to resolve a given supervised machine learning problem from the following text
Use the following steps to solve a given problem of supervised learning:
1. Determine the type of training examples,
2. Gather a training set.
3. Determine the input feature representation of the learned function.
4. Determine the structure of the learned function and corresponding learning algorithm.
5. Run the learning algorithm on the gathered training set. 
6. Evaluate the accuracy of the learned function.
Löse ein vorgegebenes Problem des überwachten Lernens anhand der folgenden Schritte:
1. Bestimme die Art der Trainingsbeispiele,
2. Stelle eine Trainingsmenge zusammen.
3. Bestimme die Repräsentation der Eingangsmerkmale der gelernten Funktion.
4. Bestimme die Struktur der gelernten Funktion und den entsprechenden Lernalgorithmus.
5. Führe den Lernalgorithmus auf der gesammelten Trainingsmenge aus.
6. Beurteile die Genauigkeit der gelernten Funktion.
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Um ein bestimmtes Problem des überwachten Lernens zu lösen, muss man die folgenden Schritte durchführen:

Bestimme die Art der Trainingsbeispiele. Bevor man etwas anderes tut, sollte man entscheiden, welche Art von Daten als Trainingsmenge verwendet werden soll. Im Fall der Handschriftenanalyse könnte dies zum Beispiel ein einzelnes handgeschriebenes Zeichen, ein ganzes handgeschriebenes Wort, ein ganzer Satz oder vielleicht ein ganzer Absatz sein.
Stelle eine Trainingsgruppe zusammen. Die Trainingsmenge muss repräsentativ für den realen Einsatz der Funktion sein. Daher wird eine Reihe von Eingabeobjekten gesammelt und die entsprechenden Ausgaben werden ebenfalls gesammelt, entweder von menschlichen Experten oder durch Messungen.
Bestimme die Darstellung der Eingangsmerkmale der gelernten Funktion. Die Genauigkeit der gelernten Funktion hängt stark davon ab, wie das Eingangsobjekt dargestellt wird. In der Regel wird das Eingangsobjekt in einen Merkmalsvektor umgewandelt, der eine Reihe von Merkmalen enthält, die das Objekt beschreiben. Die Anzahl der Merkmale sollte wegen des Fluches der Dimensionalität nicht zu groß sein, aber genug Informationen enthalten, um die Ausgabe genau vorherzusagen.
Bestimme die Struktur der gelernten Funktion und den entsprechenden Lernalgorithmus. Der Ingenieur kann sich zum Beispiel für Support-Vektor-Maschinen oder Entscheidungsbäume entscheiden.
Vervollständige den Entwurf. Führe den Lernalgorithmus mit der gesammelten Trainingsmenge aus. Bei einigen überwachten Lernalgorithmen muss der Nutzer bestimmte Steuerungsparameter festlegen. Diese Parameter können durch die Optimierung der Leistung auf einer Teilmenge (der so genannten Validierungsmenge) der Trainingsmenge oder durch Kreuzvalidierung angepasst werden.
Beurteile die Genauigkeit der gelernten Funktion. Nach der Anpassung der Parameter und dem Lernen sollte die Leistung der Funktion an einer Testmenge gemessen werden, die von der Trainingsmenge getrennt ist.
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