Table of Contents
یادگیری فوق العاده یک رویکرد یادگیری ماشین است که برای حل مشکلات طبقه بندی با مدل های آموزشی در مجموعه داده های برچسب استفاده می شود.این کامپیوتر را قادر می سازد تا الگوها را یاد بگیرد و پیش بینی هایی در مورد داده های جدید و ناشناخته انجام دهد.این روش به طور گسترده در صنایع مختلف برای خودکار سازی فرآیندهای تصمیم گیری استفاده می شود.
درک آموزش عالی
یادگیری فوق العاده شامل ارائه الگوریتم با جفت ورودی خروجی است. مدل یاد می گیرد که ورودی ها را به خروجی های مربوطه خود در طول آموزش نقشه برداری کند.
الگوریتم های طبقه بندی مشترک
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۱] برای کارهای طبقه بندی دودویی استفاده می شود.
- (فَلَّهُمْهُمْهُوا بِنْهُمْهِ الْمِنْهِهُمْهِهُواِهُمِهُواِهُمْهِهِهُوا مِنْمِنِهِهِهِهِهِهِهِهُوا مِهِهُوا مِهِهُمِنِهِهِهُوا مِهُوا مِنِهِهِنِنِنِهُوا مِنِنِنِنِنِنِنِنِهِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِهُوا مِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِنِن
- ماشین آلات پشتیبان: پیدا کردن مرز بهینه بین کلاس ها.
- جنگل های راندوم: [FLT 1] درختان تصمیم گیری چندگانه را برای دقت بهبود یافته ترکیب کنید.
برنامه های کاربردی در دنیای واقعی
تکنیک های یادگیری فوق العاده در زمینه های مختلف مانند مراقبت های بهداشتی، امور مالی و بازاریابی اعمال می شود، نمونه هایی از تشخیص بیماری ها، امتیاز اعتباری و تقسیم بندی مشتری.این روش ها به خودکار سازی و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری کمک می کنند.