Uczenie się nadzorowane to paradygmat uczenia maszynowego, w którym proces uczenia się modelu jest sterowany przez zestaw oznakowanych danych szkoleniowych, które składają się z par wejście-wyjście, które służą jako przykłady do uczenia się algorytmu. W kontekście sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego uczenie się nadzorowane jest wykorzystywane do różnych zadań, takich jak klasyfikacja, regresja i wykrywanie anomalii. Podstawowym celem uczenia się nadzorowanego jest zbudowanie modelu, który może przewidzieć wartość lub klasę niewidocznej instancji wejściowej w oparciu o wiedzę wydobytą z danych szkoleniowych.
W uczeniu nadzorowanym zbiór danych szkoleniowych składa się z cech wejściowych i odpowiednich etykiet docelowych. Funkcje wejściowe reprezentują atrybuty instancji danych, podczas gdy etykiety docelowe oznaczają pożądane dane wyjściowe, które model powinien przewidzieć. Podczas fazy uczenia algorytm nadzorowanego uczenia się iteracyjnie dostosowuje parametry swojego modelu, aby zminimalizować różnicę między przewidywanym wynikiem a rzeczywistą etykietą docelową. Wydajność wyszkolonego modelu jest następnie oceniana na oddzielnym testowym zestawie danych, aby ocenić jego zdolność do uogólniania. Ostatecznie mówi się, że model nauczył się podstawowego wzorca danych, jeśli jest w stanie dokładnie przewidzieć etykiety nowych, niewidocznych instancji danych.
Godnym uwagi zastosowaniem uczenia nadzorowanego jest dziedzina przetwarzania języka naturalnego (NLP), gdzie model jest szkolony w zakresie rozpoznawania i rozróżniania różnych informacji tekstowych. Można na przykład zastosować nadzorowane algorytmy do identyfikowania wysyłanych wiadomości e-mail jako „spamu” lub „nie spamu” na podstawie danych historycznych. Inną dziedziną, w której powszechnie stosuje się uczenie nadzorowane, jest wizja komputerowa, w ramach której modele są szkoleni w zakresie rozpoznawania i klasyfikowania obiektów na obrazach i filmach. Na przykład algorytm uczenia się nadzorowanego można wytrenować w zakresie rozpoznawania wyrazu twarzy, dostarczając oznaczone dane obrazu osób wyrażających różne emocje.
Istnieje kilka algorytmów uczenia się nadzorowanego stosowanych w przypadku różnych typów problemów. Niektóre popularne algorytmy obejmują regresję liniową, regresję logistyczną, maszyny wektorów nośnych (SVM), drzewa decyzyjne, lasy losowe i sieci neuronowe. Każdy algorytm ma swoje mocne i słabe strony, co czyni go mniej lub bardziej odpowiednim dla różnych typów zadań i struktur danych.
Jednym z istotnych wyzwań w uczeniu nadzorowanym jest nadmierne dopasowanie, które występuje, gdy model uczy się szumu w danych szkoleniowych, a nie leżących u jego podstaw wzorców, co skutkuje słabą wydajnością uogólniania danych testowych. Nadmiernemu dopasowaniu można zapobiec, stosując techniki regularyzacji, metody selekcji cech oraz poprawiając jakość i ilość dostępnych danych szkoleniowych.
Z drugiej strony niedopasowanie występuje, gdy model jest zbyt uproszczony, aby uchwycić podstawowe wzorce danych. Aby przeciwdziałać niedopasowaniu, można zastosować bardziej złożone modele, wprowadzić dodatkowe funkcje lub wykorzystać więcej danych uczących, pod warunkiem, że te kroki nie prowadzą do nadmiernego dopasowania.
Uczenie się pod nadzorem jest podstawą różnorodnych rozwiązań AI i ML opracowanych na platformie AppMaster no-code, zaawansowanym narzędziu do łatwego wizualnego tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych. AppMaster wspiera szybki rozwój aplikacji, eliminuje dług techniczny i może elastycznie dostosowywać się do nowych wymagań oprogramowania poprzez automatycznie generowany kod. Wykorzystując algorytmy nadzorowanego uczenia się na platformie AppMaster, programiści obywatelscy mogą tworzyć inteligentne aplikacje, które poprawiają doświadczenia użytkowników końcowych i zwiększają wartość biznesową.
Ogólnie rzecz biorąc, uczenie się nadzorowane to istotny paradygmat w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, który wykorzystuje oznaczone dane szkoleniowe do uczenia modeli przewidywania etykiet dla niewidocznych instancji. Jako jedno z podstawowych podejść do uczenia maszynowego, w nadchodzących latach będzie ono nadal odgrywać niezbędną rolę w rozwoju inteligentnych aplikacji i systemów, zapewniając cenne spostrzeżenia i efektywność w różnych dziedzinach.
