什么是監督機器學習？它是如何工作的（示例）。通過這篇博文，您將詳細了解監督式機器學習并探索一些示例。你了解人工智能嗎 ？如果是，你就會知道機器學習是。這是創造人工智能的一種途徑。在這個過程中，您可以根據已標記為特定結果的某些數據來指導算法。您可以將機器學習分成兩個獨立的算法。監督機器學習和無監督機器學習。監督機器學習是人工智能研究的重要一步。它涉及分類任務，您可以在其中使用已知值標記數據。例如，“這個物體應該是藍色的”或“這個動物應該是貓”。我們應該從什么是監督機器學習開始嗎？它是如何工作的（示例）。

什么是監督機器學習？

總而言之，有監督機器學習是教機器如何使用標記數據集進行學習的過程。在這種類型的學習中，每個樣本都是一對。每個都包含一個輸入對象和所需的輸出值。然后監督學習算法細讀訓練數據并產生一個完整的函數。用它來映射新的例子。此外，最佳模型可以準確地確定未檢測到的實例的類標簽。這就要求學習算法以一種“明智”的方式從訓練數據中歸納出隱藏的情況。此外，監督機器學習正在學習將輸入（例如，圖像）映射到輸出（例如，標簽）的函數。輸入通常稱為特征。輸出是從簡單的數字到復雜的對象或概念類別（例如，“人”與“機器”）的任何東西。總而言之，這種類型的學習過程始于訓練數據。這是一組例子。在這里，在每個示例中，對于特定實例，您只考慮來自每個類的一個成員。因此，對于給定數據集的任何新特征向量，您希望您的模型能夠預測它屬于哪個類別。而不僅僅是一次根據所有可用功能隨機猜測！

兩種主要類型的監督機器學習算法是回歸和分類。

通常，當輸出標簽是連續的實數值時，您可以使用回歸算法。例如，預測股票的價格。當輸出標簽是離散類時使用分類算法。例如，預測電子郵件是否是垃圾郵件。一些常見的監督機器學習算法包括——線性回歸、邏輯回歸、決策樹和支持向量機。因此，有監督的學習方式是一種技術，您可以在其中擁有并分類的訓練數據。同樣，對于這種類型的 機器學習來說，重要的是旨在從標記的示例中學習。這使人們更容易了解世界范圍內正在發生的事情。

監督機器學習如何工作？

首先，監督學習是一種訓練，你可以使用高度標記的數據來教機器。意思是，一些數據已經被標記為正確的響應。您可以使用標記數據集以這種機器學習方式訓練樣本。在這里，模型學習每種數據類型。

一旦模型了解了帶標簽的輸入數據和帶標簽的輸出數據之間的關系，您就可以使用它了。用途是對新的、未檢測到的數據集進行分類并進行預測。那么，學習過程的監督模型怎么可能檢測不到新數據呢？當您推斷預測的輸出數據和輸入數據之間的關系時，您可以這樣做。

訓練集包括輸入數據和正確的輸出數據。這讓模型可以隨著時間的推移進行訓練。訓練數據集包括輸入和正確的輸出，這有助于模型更快地學習。

實際上，這些學習算法試圖對關系和依賴關系進行建模。它介于目標輸出的預測和輸入特征之間。因此，您可以根據從初始數據集中學習到的這些關系來預測新數據的輸出值。

該方法通過標記訓練數據來學習輸入和輸出之間的關系。因此，使用這些學習模型或預測輸出對新數據進行分類。好吧，簡單地說，這種機器學習取決于標記的輸入和輸出訓練數據。另一方面，無監督學習處理未標記或原始數據。

在無監督學習中，您教機器使用未標記的數據。它適用于沒有標簽的數據。換句話說，您使用標記訓練數據集的子集訓練算法。在這里，您將預測與實際測試數據進行比較以評估模型。

此外，監督方式的學習技術是對未標記的數據做出最佳猜測預測。然后，您將這些數據作為訓練數據提供給監督學習算法。此外，利用該模型來預測新的未觀察到的數據。

例如，您在機器學習算法學習過程中為問題提供正確答案。因此，該算法能夠了解您如何將其他特征與目標變量相關聯。這使它能夠從歷史數據中發現見解并預測未來的結果。

這里沒有老師，一旦計算機從您的數據中學習了模式，它就會教您新事物。當人類專家需要幫助了解要在數據中尋找什么時，監督學習算法特別有用。

訓練計算機算法，直到它能夠發現輸入數據和輸出標簽之間的潛在模式和關系。這允許它在呈現尚未看到的數據時產生準確的標記結果。輸入標簽數據被送入模型訓練例程，然后生成能夠輸出預測標簽的模型。當您將輸入數據提供給模型時，它會通過強化學習過程調整其權重。確保模型已正確安裝。

監督機器學習的例子

現在讓我們看看商業模型中使用的一些監督機器學習模型：

預測分析

這種機器學習的最大優點之一是預測分析。它可以幫助企業深入觀察不同的數據點。導致企業根據系統給出的結果預測具體的產出。同時，它有助于企業管理層做出更好的業務決策。

示例 – 您使用受監督的學習方式來確定房地產價格。為此，您需要有關土地位置、土地面積和現行土地價格的詳細信息。如果您擁有完整的信息，則可以利用它來訓練數據。因此，您可以使用訓練有素的監督學習數據來預測特定區域的土地價格。

物體和圖像識別

在這個例子中，這種機器學習可以讓你從視頻和圖像中區分出對象。還使用該方法對相似對象進行分類和定位。這在選擇某些視覺技術或圖像分析時特別有用。物體和圖像識別的最終目標是準確定位圖像。

示例 – 借助機器學習的監督方式，您可以準確地識別一個對象。就像動物的形象，如大象或馬，或其他物體，如家具或汽車。

動態分析

動態分析或情感分析是您使用機器監督學習的另一個領域。通過這種類型的學習，您可以評估客戶的需求。機器學習算法收集和分類基本信息。全部來自大型數據集，如意圖和上下文，零人工幫助。通過這種學習形式，您還可以了解文本包含的情感。這種格式對于解讀客戶需求和提升企業品牌形象非常有幫助。

示例 – 電子商務商店使用受監督的機器學習來理解客戶評論。他們網站上的評論幫助公司改進他們的產品。

監督機器學習的優勢是什么？

這種機器學習過程使用標記數據集來訓練算法。這用于對數據進行分類或預測輸出。在機器學習的監督方式中，您使用高度標記的數據訓練機器。它有助于預測準確的結果或分析數據。在監督機器學習中提供給機器的訓練數據充當控制器。教機器如何準確預測結果。

同時，監督性質的機器學習通過標記的訓練數據學習輸入和輸出之間的關系。然后使用這些學習模式對新數據進行分類或預測輸出。幾位從事機器學習研究的研究人員表示，與無監督機器學習相比，使用未標記數據標記的數據可顯著提高學習精度。組織可能會開始使用未標記的數據進行培訓。然后使用無監督方法，隨著時間的推移，識別正確的標簽。最后，機器可能會走向監督學習。

您可以訓練監督學習模型，直到它可以發現輸入和輸出數據標簽之間的潛在關系和模式。因此，它可以在您每次呈現新數據集時提供精確的標簽。最后，訓練模型，直到它檢測到標簽的輸入數據和輸出示例之間的潛在模式。允許模型準確標記以前未見過的新數據。

結論

總結這篇文章博客，監督機器學習是一項機器學習任務，涉及學習將輸入數據映射到輸出值的函數。此外，有監督的機器學習很有用，因為您可以使用它來執行復雜的任務。例如垃圾郵件過濾或光學字符識別，它們對標記數據中的人為錯誤高度敏感。

為此，您還可以使用監督機器學習來完成更簡單的任務。例如，搜索引擎優化或計算機視覺。有許多可用的功能，但您可能隨時只需要幾個標簽。最后，監督學習主要用于識別和分類特定類別中未觀察到的數據。例如圖像、文檔和文字。機器學習是指算法識別數據中的模式并使用這些模式來指導模型的學習過程。每次都提供準確的結果。