Обучение под присмотром - что это такое, определение термина
- Обучение под присмотром
- - это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на размеченных данных, то есть на данных, для которых уже известны правильные ответы. Суть метода заключается в том, что алгоритм анализирует эти данные и пытается найти закономерности, которые позволят ему предсказывать правильные ответы для новых, невиданных ранее данных.
Детальная информация
Обучение под присмотром - это широко распространенный метод обучения моделей машинного обучения. В этом подходе алгоритм обучается на размеченных данных, то есть на наборе входных данных, для которых известны правильные ответы или метки. Суть метода заключается в том, что модель анализирует эти примеры и учится выявлять закономерности между входными данными и соответствующими метками.
Цель обучения под присмотром - научить модель предсказывать метки для новых, невиданных данных. Например, если мы хотим обучить модель распознавать изображения кошек, мы будем использовать набор изображений кошек с метками "кошка". Модель будет анализировать эти изображения и учиться выявлять характерные черты, которые отличают кошку от других объектов. Впоследствии, получив новое изображение, модель сможет предсказать, изображена ли на нем кошка.
Эффективность обучения под присмотром зависит от нескольких факторов, таких как размер и качество обучающего набора данных, архитектура модели и параметры обучения. Данный метод широко используется в различных задачах машинного обучения, включая классификацию, регрессию и прогнозирование.
Среди преимуществ обучения под присмотром можно выделить высокую точность предсказаний, возможность использования для решения разнообразных задач и наличие хорошо разработанных инструментов и библиотек.