Süpervised learning, modellerin tahmin veya sınıflandırma yapmak için etiketlenmiş veriler üzerinde eğitildiği bir makine öğrenme tekniğidir. Bu makale, özellikle görüntü tanıma ve veri sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.Bu makalede bu alanlarda denetimli öğrenme örnekleri incelenmektedir.

Görüntü Tanımlama Uygulamaları

Süper öğrenme algoritmaları görüntü tanıma sistemlerinde yaygın olarak kullanılır. Bu sistemler nesneleri, yüzleri veya sahneleri tanımlamak için etiketli görüntülerin büyük veri setlerinde eğitilmiştir. örnekler güvenlik sistemlerinde yüz tanıma ve otonom araçlarda nesne algılama içerir.

Yüz tanımasında, modeller, etiketli görüntülere dayanan bireyleri tanımlamayı öğrenir. Benzer şekilde, otonom sürüşte, denetimli modeller yayaları, trafik işaretlerini ve diğer araçları güvenli bir şekilde dolaşmak için algılar.

İş Yönetiminde Veri Sınıflandırma

Süpervize öğrenme, çeşitli endüstrilerde verileri sınıflandırmak için de kullanılır. Örneğin, spam filtreleri spam olarak e-postaları etiketlenmeye veya etiketli örneklere dayanarak spam sınıflandırmak için kullanılır. Credit puanlama modelleri, tarihi verileri kullanarak kredi başvuru seviyelerini tahmin eder.

Bu modeller, e-posta içeriği veya başvuru sahibi finansal tarih gibi özellikleri doğru tahminler yapmak için analiz eder, işletmeler otomatik karar verme süreçlerine yardımcı olur.

Common Algorithms

  • Destek Vector Makineleri (SVM)
  • Karar Ağaçları
  • Neural Networks
  • Rastgele Ormanlar