In de context van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) is een begeleid leeralgoritme een soort machinaal leerparadigma waarbij het computermodel, meestal een computerprogramma, wordt getraind om voorspellingen te doen of invoergegevens te classificeren door te leren van gelabelde informatie. voorbeelden of grondwaarheidsgegevens. Ground Truth-gegevens vertegenwoordigen nauwkeurige en bekende resultaten, die worden gebruikt om de prestaties en juistheid van het begeleide leermodel te meten tijdens zowel de trainings- als de testfase.
Algoritmen voor begeleid leren functioneren door het analyseren van gelabelde trainingsgegevens en het leren van een mapping van input naar output op bepaalde voorbeelden. Het algemene doel van het begeleide leerproces is het ontwikkelen van een model dat goed genoeg generaliseert om correcte voorspellingen of classificaties te produceren op basis van voorheen ongeziene gegevens. Dit wordt bereikt door een fout of verlies tussen de voorspellingen van het model en de echte labels van de trainingsgegevens te minimaliseren.
Er bestaan verschillende soorten begeleide leeralgoritmen voor verschillende soorten gegevens en taken, zoals lineaire regressie, logistische regressie, ondersteunende vectormachines, beslissingsbomen en neurale netwerken. De keuze van het algoritme hangt af van factoren zoals de omvang en structuur van de invoergegevens, de aard van het probleem (classificatie of regressie) en de gewenste prestatie en complexiteit van het model.
Laten we als voorbeeld een bedrijfsproces bekijken dat is gebouwd met behulp van het AppMaster no-code platform, waarbij het doel is om het klantverloop te voorspellen op basis van verzamelde klantgegevens. In dit geval kan een begeleid leeralgoritme, zoals logistische regressie, worden gebruikt om de relatie tussen klantverloop (output) en verschillende klantkenmerken (inputkenmerken) in de trainingsgegevens te leren kennen. Via dit leerproces kan het algoritme vervolgens worden gebruikt om de waarschijnlijkheid van klantverloop voor nieuwe, onzichtbare klanten te voorspellen.
Algoritmen voor begeleid leren kunnen worden geïmplementeerd met behulp van een verscheidenheid aan programmeertalen en bibliotheken, zoals Python met scikit-learn of TensorFlow, of R met pakketten als caret en xgboost. Bij het ontwikkelen van applicaties met AppMaster kunnen klanten deze begeleide leeralgoritmen integreren in hun backends, webapplicaties of mobiele applicaties om voorspellingen of classificaties uit te voeren als onderdeel van hun bedrijfslogica.
Er zijn verschillende belangrijke factoren waarmee u rekening moet houden bij het inzetten en evalueren van begeleide leeralgoritmen. Eén van die factoren is de kwaliteit en representativiteit van de trainingsgegevens. Als de trainingsgegevens onevenwichtig, luidruchtig of vertekend zijn, zijn de prestaties van het begeleide leermodel waarschijnlijk niet optimaal. Bovendien is het essentieel om de prestaties van het model gedurende de hele levenscyclus te monitoren en te beoordelen, met behulp van prestatiegegevens zoals nauwkeurigheid, precisie, herinnering, F1-score of gebied onder de curve van de receiver operating karakteristieken (ROC), afhankelijk van de aard van het model. probleem.
Een ander cruciaal aspect van algoritmen voor begeleid leren is het voorkomen van overfitting, wat optreedt wanneer het model te goed is getraind op de trainingsgegevens en zelfs de ruis of willekeurige fluctuaties in de invoergegevens opvangt. Een overmatig aangepast model is buitengewoon complex, generaliseert niet goed naar onzichtbare gegevens en kan slechte voorspellingen opleveren over nieuwe voorbeelden. Technieken zoals regularisatie, kruisvalidatie of vroegtijdig stoppen worden vaak gebruikt om overfitting tegen te gaan en de generalisatiemogelijkheden van het model te verbeteren.
Samenvattend bieden begeleide leeralgoritmen een krachtige en effectieve aanpak voor het maken van voorspellingen en classificaties in AI- en ML-toepassingen. Door gebruik te maken van gelabelde trainingsgegevens en te leren van praktijkvoorbeelden, maken deze algoritmen de ontwikkeling mogelijk van datagestuurde en intelligente oplossingen die een breed scala aan zakelijke en praktische problemen kunnen aanpakken. Met het AppMaster no-code platform kunnen klanten eenvoudig begeleide leeralgoritmen in hun applicaties integreren, waarbij ze de kracht van AI en ML benutten om betere besluitvorming en betere resultaten in verschillende domeinen en industrieën te stimuleren.
