监督学习是一种机器学习技术,模型通过标签数据培训来进行预测或分类,广泛应用于各种现实世界应用,特别是在图像识别和数据分类任务中. 本条探讨了这些领域中一些常见的监督学习的例子.

图像识别应用程序

监督的学习算法被广泛用于图像识别系统,这些系统被训练于标签图像的大数据集,以识别物体,面部或场景,例子包括安全系统中的面部识别和自主车辆中的物体检测.

在面部识别中,模型学习根据标注的图像识别个人。 同样,在自主驾驶中,被监督的模型检测行人、交通标志和其他车辆安全导航。

商业数据分类

监督学习也被用于对各行业的数据进行分类. 例如,垃圾邮件过滤器根据标签上的例子将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件. 信用评分模型使用历史数据预测贷款申请人的风险水平.

这些模型分析电子邮件内容或申请财务历史等特征,以作出准确的预测,帮助企业实现决策进程的自动化.

常用算法

  • 支持矢量机(SVM)
  • 决定树
  • 神经网络
  • 随机森林