Tartalomjegyzék:
Meghatározás - Mit jelent a felügyelt tanulás?
A felügyelt tanulás olyan módszer, amellyel a gépek osztályozhatják az objektumokat, problémákat vagy helyzeteket a gépekbe bevitt kapcsolódó adatok alapján. A gépeket olyan adatokkal látják el, mint például a tárgyak, emberek, helyzetek jellemzői, mintái, méretei, színe és magassága, mindaddig, amíg a gépek nem képesek pontos osztályozásra. A felügyelt tanulás egy népszerű technológia vagy koncepció, amelyet alkalmaznak a valós szituációkban. A felügyelt tanulás célja termékjavaslatok nyújtása, az ügyfelek szegmentálása az ügyféladatok alapján, a betegség diagnosztizálása a korábbi tünetek alapján és sok egyéb feladat elvégzése.
A Techopedia magyarázza a felügyelt tanulást
A felügyelt tanulás során egy gépet kapnak olyan adatok, amelyeket képzési adatoknak hívnak az adatbányászatban, amelyek alapján a gép osztályozza. Például, ha egy rendszerre van szükség a gyümölcs osztályozásához, akkor edzési adatokat kap, például szín, alak, méret és méret. Ezen adatok alapján képes lesz osztályozni a gyümölcsöt.
A pontos osztályozás elvégzéséhez általában egy rendszer többszörös iterációt igényel. Mivel a valós életben történő osztályozás, például a hitelkártya-csalások felderítése és a betegségek osztályozása összetett feladatok, a gépeknek megfelelő adatokra és több tanulmányi ismétlésre van szükségük az ésszerű képességek eléréséhez.
