یادگیری سوپرvised یک رویکرد مشترک در یادگیری ماشین است که در آن مدل ها با استفاده از داده های برچسب خورده آموزش داده می شوند، پس از بهترین شیوه ها در جریان کار عملکرد مدل بهتر و قابلیت اطمینان را تضمین می کند.این مقاله گام های کلیدی از پیش پردازش داده ها به آموزش مدل را مشخص می کند.

جمع آوری داده ها و آمادگی

اولین گام شامل جمع آوری داده های مربوطه است که به طور دقیق نشان دهنده دامنه مشکل است.داده ها باید تمیز شوند تا خطاها، تکرارها و اطلاعات بی ربط را حذف کنند. قالب بندی مناسب و سازمان تجزیه و تحلیل موثر و آموزش مدل را تسهیل می کند.

پردازش داده ها

پیش پردازش داده های خام را به یک فرمت مناسب برای مدل سازی تبدیل می کند، این شامل کنترل مقادیر از دست رفته، رمزگذاری متغیرهای کاتالیک و مقیاس پذیری ویژگی است.

انتخاب و مهندسی

انتخاب ویژگی های مربوطه باعث کاهش پیچیدگی و افزایش عملکرد مدل می شود.ایجاد ویژگی های جدید از طریق تحولات یا ترکیبات می تواند بینش های اضافی و بهبود قدرت پیش بینی ارائه دهد.

آموزش مدل و ارزیابی

انتخاب یک الگوریتم مناسب بستگی به نوع مشکل و ویژگی های داده دارد. آموزش شامل تقسیم داده ها به آموزش و مجموعه های اعتبار، تنظیم هیپرپارمتر، و ارزیابی عملکرد با استفاده از معیارهای مانند دقت، دقت یا یادآوری است.

  • صلیب-validation
  • Hyperparameter
  • مدل اعتبار
  • تحلیل معیارهای عملکردی