Co to jest Supervised Learning? (Uczenie Nadzorowane) - Definicja

Supervised Learning, czyli Uczenie Nadzorowane, to jedna z głównych kategorii Machine Learningu (uczenia maszynowego). W tym podejściu, algorytm uczy się na podstawie zestawu danych, które zawierają zarówno wejścia (input), jak i odpowiednie wyjścia (output). Cel tego procesu polega na nauczeniu modelu przewidywania wyników dla nowych, nieznanych danych na podstawie wcześniej poznanych wzorców.

Na czym polega Uczenie Nadzorowane?

W Uczeniu Nadzorowanym wszystko zaczyna się od przygotowania danych. Zbiór danych, na którym model się uczy, musi zawierać przykładowe „pytania” i odpowiadające im „odpowiedzi”. Model, poprzez analizę tych danych, stara się wykryć wzorce i zależności, aby w przyszłości móc przewidywać odpowiedzi dla nowych danych.

Jak wygląda proces Uczenia Nadzorowanego?

Proces Uczenia Nadzorowanego składa się z kilku etapów:

Jakie zastosowanie ma Uczenie Nadzorowane?

Uczenie Nadzorowane ma szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, od rozpoznawania obrazów i mowy, przez analizę sentymentu, aż po przewidywanie trendów rynkowych. Jest niezwykle przydatne w sytuacjach, gdzie potrzebujemy precyzyjnych przewidywań opartych na historycznych danych.

Czym Uczenie Nadzorowane różni się od innych modeli ML?

Główną różnicą między Uczeniem Nadzorowanym a innymi rodzajami uczenia maszynowego, jak np. uczenie nienadzorowane (unsupervised learning) czy uczenie ze wzmocnieniem (reinforcement learning), jest fakt, że Uczenie Nadzorowane korzysta z danych, które mają już przypisane etykiety (wyniki), podczas gdy inne metody polegają na odkrywaniu wzorców w danych bez z góry określonych odpowiedzi.

Co to jest Supervised Learning? (Uczenie Nadzorowane) - Definicja

Spis treści

Na czym polega Uczenie Nadzorowane?

Jak wygląda proces Uczenia Nadzorowanego?

Jakie zastosowanie ma Uczenie Nadzorowane?

Czym Uczenie Nadzorowane różni się od innych modeli ML?

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Powiązane pojęcia