W kontekście sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) algorytm uczenia się nadzorowanego to rodzaj paradygmatu uczenia maszynowego, w którym model obliczeniowy, zazwyczaj program komputerowy, jest szkolony w zakresie przewidywania lub klasyfikowania danych wejściowych poprzez uczenie się na podstawie oznaczonych etykiet przykłady lub podstawowe dane. Podstawowe dane reprezentują dokładne i znane wyniki, które służą do pomiaru wydajności i poprawności modelu uczenia się nadzorowanego zarówno na etapach szkolenia, jak i testowania.
Algorytmy nadzorowanego uczenia się działają poprzez analizowanie oznaczonych etykiet danych szkoleniowych i uczenie się mapowania danych wejściowych i wyjściowych na danych przykładach. Ogólnym celem nadzorowanego procesu uczenia się jest opracowanie modelu, który uogólnia na tyle dobrze, aby wygenerować prawidłowe przewidywania lub klasyfikacje na podstawie wcześniej niewidocznych danych. Osiąga się to poprzez minimalizację błędu lub straty między przewidywaniami dokonanymi przez model a prawdziwymi etykietami danych szkoleniowych.
Istnieją różne typy algorytmów nadzorowanego uczenia się dla różnych typów danych i zadań, takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna, maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe. Wybór algorytmu zależy od takich czynników, jak rozmiar i struktura danych wejściowych, charakter problemu (klasyfikacja lub regresja) oraz pożądana wydajność i złożoność modelu.
Jako przykład rozważmy proces biznesowy zbudowany przy użyciu platformy no-code AppMaster, którego celem jest przewidywanie rezygnacji klientów na podstawie zebranych danych o klientach. W takim przypadku można zastosować algorytm nadzorowanego uczenia się, taki jak regresja logistyczna, aby poznać związek między rezygnacją klienta (wynikiem) a różnymi atrybutami klienta (cechami wejściowymi) w danych szkoleniowych. Dzięki temu procesowi uczenia się algorytm może zostać następnie wykorzystany do przewidywania prawdopodobieństwa odejścia nowych, niewidzianych jeszcze klientów.
Algorytmy nadzorowanego uczenia się można implementować przy użyciu różnych języków programowania i bibliotek, takich jak Python z scikit-learn lub TensorFlow lub R z pakietami takimi jak caret i xgboost. Tworząc aplikacje za pomocą AppMaster, klienci mogą integrować te algorytmy nadzorowanego uczenia się ze swoimi backendami, aplikacjami internetowymi lub aplikacjami mobilnymi, aby przeprowadzać prognozy lub klasyfikacje w ramach logiki biznesowej.
Podczas wdrażania i oceny algorytmów uczenia się nadzorowanego należy wziąć pod uwagę kilka ważnych czynników. Jednym z takich czynników jest jakość i reprezentatywność danych szkoleniowych. Jeśli dane szkoleniowe są niezrównoważone, zaszumione lub stronnicze, działanie modelu uczenia się nadzorowanego będzie prawdopodobnie nieoptymalne. Ponadto istotne jest monitorowanie i ocena wydajności modelu w całym cyklu życia, przy użyciu wskaźników wydajności, takich jak dokładność, precyzja, przypominanie, wynik F1 lub obszar pod krzywą charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC), w zależności od charakteru modelu. problem.
Innym kluczowym aspektem algorytmów uczenia się nadzorowanego jest zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu, które ma miejsce, gdy model jest zbyt dobrze szkolony na danych uczących, wychwytując nawet szum lub przypadkowe wahania danych wejściowych. Model nadmiernie dopasowany jest nadmiernie złożony, nie pozwala dobrze uogólniać niewidocznych danych i może dawać słabe przewidywania na nowych przykładach. Aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu i poprawić możliwości generalizacji modelu, często stosuje się techniki takie jak regularyzacja, walidacja krzyżowa lub wczesne zatrzymanie.
Podsumowując, algorytmy nadzorowanego uczenia się zapewniają wydajne i skuteczne podejście do prognozowania i klasyfikacji w zastosowaniach AI i ML. Wykorzystując oznaczone dane szkoleniowe i ucząc się na prawdziwych przykładach, algorytmy te umożliwiają opracowywanie inteligentnych rozwiązań opartych na danych, które mogą rozwiązać szeroki zakres problemów biznesowych i praktycznych. Dzięki platformie no-code AppMaster klienci mogą z łatwością włączać algorytmy uczenia się pod nadzorem do swoich aplikacji, wykorzystując moc sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do podejmowania lepszych decyzji i lepszych wyników w różnych domenach i branżach.
