什么是監(jiān)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(jiān)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(chuàng)造人工智能的一種途徑。在這個過程中，您可以根據(jù)已標記為特定結果的某些數(shù)據(jù)來指導算法。您可以將機器學習分成兩個獨立的算法。監(jiān)督機器學習和無監(jiān)督機器學習。監(jiān)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(shù)據(jù)。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(jiān)督機器學習開始嗎？它是如何工作的（示例）。

什么是監(jiān)督機器學習？

總而言之，有監(jiān)督機器學習是教機器如何使用標記數(shù)據(jù)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(jiān)督學習算法細讀訓練數(shù)據(jù)并產生一個完整的函數(shù)。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(shù)據(jù)中歸納出隱藏的情況。此外，監(jiān)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(shù)。輸入通常稱為特征。輸出是從簡單的數(shù)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(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)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(jù)所有可用功能隨機猜測！

兩種主要類型的監(jiān)督機器學習算法是回歸和分類。

通常，當輸出標簽是連續(xù)的實數(shù)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(jiān)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(jiān)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(shù)據(jù)。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(fā)生的事情。

監(jiān)督機器學習如何工作？

首先，監(jiān)督學習是一種訓練，你可以使用高度標記的數(shù)據(jù)來教機器。意思是，一些數(shù)據(jù)已經(jīng)被標記為正確的響應。您可以使用標記數(shù)據(jù)集以這種機器學習方式訓練樣本。在這里，模型學習每種數(shù)據(jù)類型。

一旦模型了解了帶標簽的輸入數(shù)據(jù)和帶標簽的輸出數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集進行分類并進行預測。那么，學習過程的監(jiān)督模型怎么可能檢測不到新數(shù)據(jù)呢？當您推斷預測的輸出數(shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)之間的關系時，您可以這樣做。

訓練集包括輸入數(shù)據(jù)和正確的輸出數(shù)據(jù)。這讓模型可以隨著時間的推移進行訓練。訓練數(shù)據(jù)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(jù)從初始數(shù)據(jù)集中學習到的這些關系來預測新數(shù)據(jù)的輸出值。

該方法通過標記訓練數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。另一方面，無監(jiān)督學習處理未標記或原始數(shù)據(jù)。

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

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

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(lián)。這使它能夠從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中尋找什么時，監(jiān)督學習算法特別有用。

訓練計算機算法，直到它能夠發(fā)現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)和輸出標簽之間的潛在模式和關系。這允許它在呈現(xiàn)尚未看到的數(shù)據(jù)時產生準確的標記結果。輸入標簽數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jiān)督機器學習的例子

現(xiàn)在讓我們看看商業(yè)模型中使用的一些監(jiān)督機器學習模型：

預測分析

這種機器學習的最大優(yōu)點之一是預測分析。它可以幫助企業(yè)深入觀察不同的數(shù)據(jù)點。導致企業(yè)根據(jù)系統(tǒng)給出的結果預測具體的產出。同時，它有助于企業(yè)管理層做出更好的業(yè)務決策。

示例 – 您使用受監(jiān)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(xiàn)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(shù)據(jù)。因此，您可以使用訓練有素的監(jiān)督學習數(shù)據(jù)來預測特定區(qū)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(qū)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(jiān)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(tài)分析

動態(tài)分析或情感分析是您使用機器監(jiān)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(shù)據(jù)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(yè)品牌形象非常有幫助。

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

監(jiān)督機器學習的優(yōu)勢是什么？

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

同時，監(jiān)督性質的機器學習通過標記的訓練數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jiān)督機器學習相比，使用未標記數(shù)據(jù)標記的數(shù)據(jù)可顯著提高學習精度。組織可能會開始使用未標記的數(shù)據(jù)進行培訓。然后使用無監(jiān)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(jiān)督學習。

您可以訓練監(jiān)督學習模型，直到它可以發(fā)現(xiàn)輸入和輸出數(shù)據(jù)標簽之間的潛在關系和模式。因此，它可以在您每次呈現(xiàn)新數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

結論

總結這篇文章博客，監(jiān)督機器學習是一項機器學習任務，涉及學習將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出值的函數(shù)。此外，有監(jiān)督的機器學習很有用，因為您可以使用它來執(zhí)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(shù)據(jù)中的人為錯誤高度敏感。

為此，您還可以使用監(jiān)督機器學習來完成更簡單的任務。例如，搜索引擎優(yōu)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(jiān)督學習主要用于識別和分類特定類別中未觀察到的數(shù)據(jù)。例如圖像、文檔和文字。機器學習是指算法識別數(shù)據(jù)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。