Ang supervised learning ay isang teknik sa pagkatuto ng makina kung saan ang mga modelo ay sinasanay sa mga nakapangalang datos upang gumawa ng mga prediksiyon o klasipikasyon. ito ay malawakang ginagamit sa iba't ibang mga real-world application, lalo na sa pagkilala sa larawan at mga gawaing klasipikasyon. Ang artikulong ito ay tumutuklas ng ilang mga karaniwang halimbawa ng pinangangasiwaang pag-aaral sa mga larangang ito.
Mga Pakinabang sa Larawang Pinahahalagahan
Ang mga supervised learning algorithms ay malawak na ginagamit sa mga sistemang pagkilala ng imahe. Ang mga sistemang ito ay sinasanay sa mga malalaking dataset ng mga larawang may marka upang matukoy ang mga bagay, mukha, o eksena. Ang mga halimbawa ay kinabibilangan ng pagkilala ng mukha sa mga sistemang panseguridad at bagay na pag-aanalisa sa mga autonomous na sasakyan.
Sa pagkilala sa mukha, natututuhan ng mga modelo na makilala ang mga indibiduwal batay sa mga larawang may marka., sa autonomous driver, nakikita ng mga nangangasiwang modelo ang mga taong naglalakad, mga karatula sa trapiko, at iba pang sasakyan upang ligtas na makapaglakbay.
Pag - uuri ng Data sa Negosyo
Ang supervised learning ay ginagamit din sa pag-uuri ng datos sa iba't ibang industriya. Halimbawa, ang mga spam filters ay nag-uuri ng email bilang spam o hindi spam batay sa mga may markang halimbawa. ang mga modelo ng Credit scaffle ay humuhula ng antas ng panganib ng mga aplikante sa utang gamit ang mga historical data.
Sinusuri ng mga modelong ito ang mga tampok na bagay tulad ng email content o ang financial history upang gumawa ng mga tumpak na prediksiyon, na tumutulong sa mga negosyong awtomate na magpasiya-gawa ng mga proseso.
Karaniwang mga Algorithm
- Suportadong mga Vector Machine (SVM)
- Mga Punungkahoy na Nasa Pasiya
- Mga Neural Network
- Maulang Kagubatan