Është një aplikim i inteligjencës së rreme që u jep sistemeve fuqinë për të mësuar dhe përmirësuar automatikisht nga përvojat. Pa u udhëzuar qartë. Ai përqendrohet në zhvillimin e programeve kompjuterike që mund të futin lehtësisht të dhëna dhe t'i përdorin ato për vete.

Mësimi i mbikëqyrur:

Mësimi i mbikëqyrur është detyra e mësimit me makinë për të mësuar një funksion që planifikon të ushqehet në një produkt dhe të nxjerrë një funksion nga të dhënat e etiketuara të trajnimit i cili përbëhet nga disa grupe shembujsh trajnimi. Në mësimin e mbikëqyrur, çdo shembull është një bashkësii përbërë nga një element hyrës dhe një vlerë dalëse shumë e nevojshme.

Teknika të rëndësishme në mësimin e mbikëqyrur

Dy teknika të rëndësishme në mësimin e mbikëqyrur -:

Teknika e regresionit:

Regresioni linear është një teknikë e mbikëqyrur e të mësuarit që përdoret për të bërë një parashikim dhe për të gjetur marrëdhëniet midis të dhënave të perceptueshme. Është një teknikë mësimore, e cila përdoret mjaft gjerësisht. Kjo teknikë është për zbulimin e marrëdhënies midis buxhetit publik të një kompanie dhe shitjes së saj

Disa nga teknikat e regresionit janë si më poshtë:

Regresioni linear -: Është një nga algoritmet tredimensionale të përdorura zakonisht. Sipas këtij algoritmi, ndryshorja e varur është e pandërprerë, ndërsa ndryshorja e pavarur mund të jetë e pandërprerë ose e ndarë.

Regresioni logjistik -: Përdoret për të gjetur mundësinë e një ngjarje nëse ka qenë e suksesshme apo e dështuar. Ndryshorja e varur duhet të jetë binare dhe ka nevojë për një marrëdhënie lineare midis variablave të varur dhe të pavarur.

Regresioni polinomial-: Një shumë regresioni është një shumë e regresionit polinom kur fuqia e një ndryshoreje të pavarur është më shumë se një. Në këtë teknikë, një vijë e përshtatshme nuk quhet vijë e drejtë. Duhet të jetë një kurbë që shtrihet në pikat e të dhënave.

Teknikat e klasifikimit:

Teknikat e klasifikimit u fokusuan në bërjen e një parashikimi për një përgjigje të përafërt duke parë nga afër të dhënat dhe duke njohur modelet. Përdoret në zbulimin e mashtrimit me karta krediti

Teknikat e mëposhtme janë:

Regresioni logjistik-:Regresioni logjistik është një teknikë e përshtatshme për të analizuar dhe kryer kur ndryshorja binare është e varur. Regresioni logjistik përdoret për raportimin e të dhënave dhe për të treguar lidhjen midis të ndryshueshmeve binare dhe më shumë se një ndryshueshmërie nominale, rendore, të pavarur në nivel raporti.

Analiza lineare diskriminuese-: është një teknikë e reduktimit të amplitudës dhe përdoret kryesisht për problemet e kategorizimit të mbikëqyrura. Përdoret për të krijuar pangjashmëri të modeleve tredimensionale në grupe si ndarja e dy ose më shumë kategorive. Përdoret për vlerësimin e atributeve nga një hapësirë ​​​​proporcionale më e lartë në një hapësirë ​​​​për proporcion më të ulët. Përdoret gjerësisht në fushën mjekësore, zbulimin e fytyrës

K-fqinjët më të afërt-: K-fqinjët më të afërt është një mënyrë e përshtatshme për të zbatuar një teknikë të mbikëqyrur mësimi makinerik që përdoret për të zgjidhur të dyja problemet e klasifikimit dhe regresionit. Nuk ka nevojë të ndërtoni një model, duke rregulluar disa parametra, supozime të panevojshme Ex Produkt i rekomanduar si artikuj video, filma në Netflix, etj.

Shënim -: (teknika e regresionit logjistik përdoret si në teknikën e klasifikimit ashtu edhe në teknikën e regresionit)

Mësimi i mbikëqyrur - Përfundim

Tani, ju e dini se mësimi i mbikëqyrur është një teknikë e trajnimit të makinerive për të kryer aktivitetet e një truri njerëzor më mirë se një person mesatar. Nëse keni më pak të dhëna me të dhëna të etiketuara qartë për trajnim, zgjidhni Mësimin e Mbikëqyrur Që të mësoni çdo teknikë të mësimit të makinës, duhet ta kuptoni atë. Çdo temë është e pavarur Ju duhet të merrni një temë në një kohë, ta mësoni atë, ta praktikoni dhe të zbatoni algoritmin