การเรียนรู้แบบมีการดูแลเป็นกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องที่กระบวนการเรียนรู้ของแบบจำลองถูกชี้นำโดยชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ ซึ่งประกอบด้วยคู่อินพุต-เอาต์พุตที่ใช้เป็นตัวอย่างสำหรับอัลกอริทึมในการเรียนรู้ ในบริบทของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ภายใต้การดูแลจะใช้สำหรับงานที่หลากหลาย เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย และการตรวจจับความผิดปกติ เป้าหมายหลักของการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายค่าหรือคลาสของอินสแตนซ์อินพุตที่มองไม่เห็น โดยอิงตามความรู้ที่ดึงมาจากข้อมูลการฝึกอบรม
ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ชุดข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วยคุณลักษณะอินพุตและป้ายกำกับเป้าหมายที่เกี่ยวข้อง คุณลักษณะอินพุตแสดงถึงคุณลักษณะของอินสแตนซ์ข้อมูล ในขณะที่ป้ายกำกับเป้าหมายแสดงถึงเอาต์พุตที่ต้องการซึ่งแบบจำลองควรคาดการณ์ ในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลจะปรับพารามิเตอร์โมเดลซ้ำๆ เพื่อลดความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับเป้าหมายจริง จากนั้นประสิทธิภาพของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมจะได้รับการประเมินบนชุดข้อมูลทดสอบแยกต่างหากเพื่อประเมินความสามารถในการวางลักษณะทั่วไปของโมเดล ท้ายที่สุดแล้ว โมเดลดังกล่าวได้เรียนรู้รูปแบบพื้นฐานของข้อมูล หากสามารถทำนายป้ายกำกับของอินสแตนซ์ข้อมูลที่มองไม่เห็นใหม่ๆ ได้อย่างแม่นยำ
การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอนที่โดดเด่นอยู่ในโดเมนการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยที่แบบจำลองได้รับการฝึกฝนให้จดจำและแยกแยะความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่เป็นข้อความต่างๆ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้อัลกอริธึมที่ได้รับการดูแลเพื่อระบุอีเมลที่ส่งว่าเป็น 'สแปม' หรือ 'ไม่ใช่สแปม' ตามบันทึกประวัติ อีกโดเมนหนึ่งที่การเรียนรู้แบบมีผู้สอนใช้กันอย่างแพร่หลายคือคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ซึ่งโมเดลได้รับการฝึกฝนให้จดจำและจำแนกวัตถุในรูปภาพหรือวิดีโอ ตัวอย่างเช่น สามารถฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนให้จดจำการแสดงออกทางสีหน้าได้โดยการให้ข้อมูลรูปภาพที่มีป้ายกำกับของผู้คนที่แสดงอารมณ์ที่แตกต่างกัน
มีอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนหลายแบบที่ใช้สำหรับปัญหาประเภทต่างๆ อัลกอริธึมยอดนิยมบางประเภท ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) แผนผังการตัดสินใจ ฟอเรสต์สุ่ม และโครงข่ายประสาทเทียม แต่ละอัลกอริธึมมีจุดแข็งและจุดอ่อน ทำให้เหมาะสำหรับงานและโครงสร้างข้อมูลประเภทต่างๆ
ความท้าทายที่สำคัญอย่างหนึ่งในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการติดตั้งมากเกินไป ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองเรียนรู้สิ่งรบกวนในข้อมูลการฝึกอบรมมากกว่ารูปแบบพื้นฐาน ส่งผลให้ประสิทธิภาพภาพรวมของข้อมูลการทดสอบไม่ดี การติดตั้งมากเกินไปสามารถบรรเทาลงได้โดยใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน วิธีการเลือกคุณสมบัติ และปรับปรุงคุณภาพและปริมาณของข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอยู่
ในอีกด้านหนึ่งของสเปกตรัม การ underfitting จะเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองง่ายเกินไปที่จะจับรูปแบบพื้นฐานของข้อมูล เพื่อต่อสู้กับการฟิตติ้งด้านล่าง สามารถใช้โมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น สามารถนำเสนอคุณสมบัติเพิ่มเติม หรือใช้ข้อมูลการฝึกเพิ่มเติมได้ โดยมีเงื่อนไขว่าขั้นตอนเหล่านี้ไม่นำไปสู่การฟิตติ้งมากเกินไป
การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นรากฐานสำคัญของโซลูชัน AI และ ML ที่หลากหลายที่พัฒนาบนแพลตฟอร์ม no-code AppMaster ซึ่งเป็นเครื่องมือขั้นสูงสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันมือถืออย่างมองเห็นได้อย่างง่ายดาย AppMaster รองรับการพัฒนาแอปพลิเคชันอย่างรวดเร็ว ขจัดปัญหาทางเทคนิค และสามารถปรับให้เข้ากับข้อกำหนดซอฟต์แวร์ใหม่ได้อย่างยืดหยุ่นผ่านโค้ดที่สร้างขึ้นอัตโนมัติ ด้วยการใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลบนแพลตฟอร์ม AppMaster นักพัฒนาทั่วไปจะสามารถสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่ยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทางและขับเคลื่อนมูลค่าทางธุรกิจ
โดยรวมแล้ว การเรียนรู้แบบมีผู้สอนถือเป็นกระบวนทัศน์ที่สำคัญใน AI และการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ เพื่อสอนแบบจำลองถึงวิธีทำนายป้ายกำกับสำหรับอินสแตนซ์ที่มองไม่เห็น ในฐานะที่เป็นหนึ่งในแนวทางพื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง จะยังคงมีบทบาทที่จำเป็นในการพัฒนาแอปพลิเคชันและระบบอัจฉริยะในปีต่อๆ ไป โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและประสิทธิภาพในโดเมนต่างๆ
