یادگیری سوپرvised یک رویکرد یادگیری ماشین بنیادی است که در آن مدل ها بر روی داده های برچسب خورده آموزش داده می شوند، شامل یادگیری نقشه برداری از ورودی ها به خروجی ها بر اساس جفت های نمونه است.این روش به طور گسترده در برنامه هایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص اسپم و تجزیه و تحلیل پیش بینی شده استفاده می شود.

مفاهیم اصلی یادگیری سوپرvised Learning

در یادگیری تحت نظارت، مجموعه داده ها شامل جفت ورودی خروجی است که در آن هر ورودی با یک برچسب شناخته شده مرتبط است.هدف این است که یک مدل را توسعه دهید که بتواند برچسب ها را برای داده های جدید و ناشناخته پیش بینی کند.این فرآیند شامل آموزش، اعتبار و مراحل تست برای اطمینان از اثربخشی مدل است.

طراحی مدل و انتخاب

انتخاب مدل مناسب بستگی به نوع مشکل و ویژگی های داده دارد. مدل های مشترک شامل رگرسیون خطی برای خروجی های مداوم و الگوریتم های طبقه بندی مانند درختان تصمیم یا شبکه های عصبی برای برچسب های کاتریک است.

مراحل پیاده سازی

  • جمع آوری و پیش پردازش داده های برچسب شده
  • یک معماری مدل مناسب را انتخاب کنید
  • آموزش مدل با استفاده از داده های آموزشی
  • مدل را با مجموعه داده های جداگانه معتبر کنید
  • تست عملکرد مدل در داده های ناشناخته