التعلم الخاضع للإشراف هو الطريقة ، حيث تتضمن بيانات التدريب المدخلات والنتائج المرجوة. يسمى تدريب النظام بالأمثلة التعلم الخاضع للإشراف. وإلا فإن تدريب الخوارزمية مع المعلم يمكن أن يُعامل على أنه تعلم خاضع للإشراف. بعد تدريب الخوارزمية مع جميع بيانات العينة أو البيانات المسمى ، والتي تحتوي على كل من المتنبئين على المتغير الهدف ، يمكن للمرء تدريب الخوارزمية واستخدام المثال غير المرئي لمزيد من التصنيف.
فيما يلي بعض الميزات المهمة للتعلم الموجه في محوت:
- يعد بناء مجموعة التدريب والتحقق والاختبار المناسبة (Bok) أمرًا بالغ الأهمية.
- عادة ما تكون هذه الطرق سريعة ودقيقة.
- يجب أن تكون طرق التعلم الخاضع للإشراف قادرة على التعميم.
- أنها تعطي نتائج صحيحة ، عندما يتم إعطاء بيانات جديدة في المدخلات دون معرفة أبداهةاستهداف.
- في بعض الحالات ، تكون النتائج (الأهداف) الصحيحة معروفة ويتم تقديمها في المدخلات للنموذج أثناء عملية التعلم.
مثال على التعلم الخاضع للإشراف
في حالة رغبتك في تدريب مهمة ما وتم إعطاؤك مجموعتين مختلفتين من الصور مع البيانات المصنفة ، على سبيل المثال في الصورة أعلاه ، مجموعة واحدة بها صور فيل والأخرى لديها صور أسد. تشير البيانات المصنفة إلى أن كل مجموعة بيانات لها قيمة مستهدفة. في المثال أعلاه ، مجموعة البيانات عبارة عن صور لفيل ، بينما التسمية المعطاة لها ، أي 'الفيل' هي القيمة المستهدفة لمجموعة البيانات. تُستخدم مجموعة البيانات المصنفة هذه في عملية التدريب ، بحيث يمكن لخوارزمية التدريب الاستفادة من مجموعة البيانات هذه وبناء بعض النماذج ، والتي يمكن استخدامها أيضًا لتصنيف الأمثلة غير المرئية بدون البيانات المصنفة ، أو المتغير المستهدف.
دعنا نحدد الميزات التي تساعد في تحديد كائن مثل الفيل أو الأسد:
الفرق بين أنسيبل والشيف
المميزات ممكن ان يكون - الحجم واللون والارتفاع وحجم الأذن والجذع والناب
يمكن أن يسمى هذا مجموعة الميزات ، والتي سيتم استخدامها لغرض التدريب. ستؤثر مجموعة الميزات هذه على المتغير المستهدف النهائي. تُعرف هذه المتغيرات باسم المتغيرات توقع ، لأنها تساعدنا في تحديد متغير الهدف النهائي . يمكن أيضًا تسمية المتغير النهائي باسم التسمية. المتغير النهائي هنا الفيل / الأسد.
في هذا المثال ، كل من السجلات في الفئات والحجم واللون والارتفاع وحجم الأذن والجذع والأنياب هي متغير توقع ، بينما الفيل والأسد هما المتغيرات المستهدفة. يمكن التعامل مع هذه المتغيرات كأمثلة للتدريب ومجموعات بيانات التدريب على التوالي.
وبالتالي ، فإن التعلم الخاضع للإشراف هو طريقة يمكنك من خلالها التدرب جنبًا إلى جنب مع التسميات ، حيث تطلب من الخوارزمية استخراج ميزات معينة منها ، وبناءً على ذلك ، كلما رأيت مثالاً غير مرئي ، ستتمكن الخوارزمية من تصنيفها في الفصل المناسب.
لديك سؤال لنا؟ أذكرها في قسم التعليقات وسنعاود الاتصال بك.
المنشورات ذات الصلة: