למידה על-ידי Supervised היא גישה למידת מכונה המשמשת לפתרון בעיות סיווג על ידי מודלים של הכשרה על נתונים מתוייגים.זה מאפשר למחשבים ללמוד דפוסים ולבצע תחזיות על נתונים חדשים, לא נראים. שיטה זו מוחלת באופן נרחב בתעשיות שונות כדי להפוך את תהליכי קבלת ההחלטות.

הבנה של Supervised Learning

למידה על-ידי פיקוח כוללת מתן האלגוריתם עם זוגות קלט- ⁇ .המודל לומד למפות קלטות לתפוקה המקבילה שלהם במהלך אימון.לאחר אימון, הוא יכול לסווג נתונים חדשים המבוססים על דפוסים שלמדו.

קטגוריה משותפת Algorithms

  • (ב) ⁇ :0) תוקפנות לוגיסטית: FLT:1rea שימשה למשימות סיווג בינאריות.
  • (ב) ,0) , ; ⁇ , בורא עולם, הוא יוצר מודל של החלטות דמוי עץ.
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) ,Random Forests: FLT:103) משלבים מספר עצי החלטות עבור דיוק משופר.

יישומים בעולם האמיתי

טכניקות למידה מבוקרות מוחלות בתחומים שונים כגון בריאות, מימון ושיווק.דוגמאות כוללות אבחון מחלות, ניקוד אשראי, וחטיבת לקוחות.שיטות אלה עוזרות לשותף ולשפר את תהליכי קבלת ההחלטות.