Nəzarətli öyrənmə
| Maşın öyrənməsi və intellektual verilənlərin analizi |
|---|
 |
Nəzarətli öyrənmə — maşın öyrənməsinin giriş verilənləri ilə onların düzgün çıxışları, yəni etiketləri birlikdə verilən nümunələr üzərində model öyrətdiyi sahəsidir.[1][2] Bu yanaşmada məqsəd giriş dəyişənləri ilə hədəf dəyişəni arasındakı əlaqəni öyrənərək yeni, əvvəllər görünməmiş verilənlər üzrə proqnoz vermək və ya təsnifat aparmaqdır.[1]
Əsas növləri
[redaktə | vikimətni redaktə et]Nəzarətli öyrənmənin iki əsas növü təsnifat və reqressiyadır.[1] Təsnifatda model müşahidəni əvvəlcədən müəyyən edilmiş siniflərdən birinə aid edir, reqressiyada isə davamlı ədədi qiymət proqnozlaşdırılır.[2]
Üsulları
[redaktə | vikimətni redaktə et]Nəzarətli öyrənmədə geniş istifadə olunan üsullara xətti və logistik reqressiya, qərar ağacları, təsadüfi meşələr, k-ən yaxın qonşular, dayaq vektor maşınları və neyron şəbəkələri daxildir.[1][2] Modelin keyfiyyəti təsnifat üçün dəqiqlik, precision, recall və F1, reqressiya üçün isə orta kvadratik xəta və kimi göstəricilərlə qiymətləndirilə bilər.[1]
Tətbiqləri
[redaktə | vikimətni redaktə et]Nəzarətli öyrənmə təsvir tanınması, mətn təsnifatı, tibbi diaqnostika, risk proqnozlaşdırılması və tövsiyə sistemləri kimi sahələrdə geniş tətbiq olunur.[1][2]
Həmçinin bax
[redaktə | vikimətni redaktə et]İstinadlar
[redaktə | vikimətni redaktə et]- 1 2 3 4 5 6 Rashidi, Hooman H.; Albahra, Samer; Robertson, Scott; Tran, Nam K.; Hu, Bo. "Common statistical concepts in the supervised machine learning arena". Frontiers in Oncology. 13. 2023: 1130229. doi:10.3389/fonc.2023.1130229.
- 1 2 3 4 Jiang, Tammy; Gradus, Jaimie L.; Rosellini, Anthony J. "Supervised machine learning: A brief primer". Behavior Therapy. 51 (5). 2020: 675–687. doi:10.1016/j.beth.2020.05.002.