Консультування є технікою машинного навчання, де моделі навчаються на позначених даних для проведення прогнозування або класифікації. Він широко використовується в різних реальних додатках світу, особливо в розпізнавання зображення і задач класифікації даних. Ця стаття досліджує деякі загальні приклади наглядового навчання в цих областях.

Застосування розпізнавання зображень

Консульовані алгоритми навчання широко використовуються в системах розпізнавання зображень. Ці системи навчаються на великих даних позначених зображень для виявлення об'єктів, обличчя або сцен. Приклади включають розпізнавання обличчя в системи безпеки і виявлення об'єктів в автономних транспортних засобів.

У розпізнавання обличчя моделі навчаються виявити індивідів на основі позначених зображень. Аналогічно, в автономному водіння, керовані моделі виявляти пішоходів, знаків руху та інших транспортних засобів, щоб безпечно переміщатися.

Класифікація даних в бізнесі

На основі позначених прикладів також використовується для класифікації даних в різних галузях промисловості. Наприклад, спам-фільтри класифікують листи як спам або не спам. Моделі за рахунок кредитних коштів прогнозують рівень ризику позичальників з використанням історичних даних.

Ці моделі аналізують функції, такі як зміст електронної пошти або фінансовий історія заявника, щоб зробити точні прогнози, допомагаючи бізнесу автоматизувати процеси прийняття рішень.

Загальні алгоритми

  • Підтримка Векторних машин (SVM)
  • Рішення Дерева
  • Неуралні мережі
  • Випадкові ліси