یادگیری نظارتی (Supervised Learning)

یادگیری نظارتی (Supervised Learning)

یادگیری نظارتی یکی از زیرمجموعه‌های اصلی یادگیری ماشین است که در آن به الگوریتم داده‌های ورودی و خروجی صحیح داده می‌شود تا الگوریتم بتواند یک تابع را یاد بگیرد که ورودی را به خروجی نگاشت کند.

چگونه کار می‌کند؟

1. داده‌های آموزشی:

   • مجموعه داده‌ای شامل ورودی‌ها و خروجی‌های صحیح (برچسب‌دار) تهیه می‌شود.
   • هر ورودی با خروجی صحیح مربوط به خود جفت می‌شود.

2. آموزش مدل:

   • الگوریتم از این داده‌های آموزشی برای یادگیری الگوها و روابط بین ورودی‌ها و خروجی‌ها استفاده می‌کند.
   • هدف، یافتن یک تابع است که بتواند ورودی‌های جدید را به خروجی‌های صحیح پیش‌بینی کند.

3. پیش‌بینی:

   • پس از آموزش، مدل می‌تواند ورودی‌های جدیدی را دریافت کند و خروجی‌های احتمالی را پیش‌بینی کند.

انواع مسائل در یادگیری نظارتی

• طبقه‌بندی (Classification):
  • پیش‌بینی یک دسته یا کلاس برای یک ورودی جدید.
  • مثال: تشخیص اسپم ایمیل، تشخیص بیماری، تشخیص احساسات در متن.
• رگرسیون (Regression):
  • پیش‌بینی یک مقدار عددی برای یک ورودی جدید.
  • مثال: پیش‌بینی قیمت خانه، پیش‌بینی میزان بارندگی، پیش‌بینی نرخ ارز.

الگوریتم‌های رایج در یادگیری نظارتی

• رگرسیون خطی (Linear Regression):
  • برای پیش‌بینی یک مقدار پیوسته بر اساس یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود.
• رگرسیون لجستیک (Logistic Regression):
  • برای طبقه‌بندی داده‌ها به دو یا چند کلاس استفاده می‌شود.
• درخت تصمیم (Decision Tree):
  • برای ایجاد یک مدل تصمیم‌گیری بر اساس ویژگی‌های داده‌ها استفاده می‌شود.
• جنگل تصادفی (Random Forest):
  • مجموعه‌ای از درختان تصمیم است که برای بهبود دقت و کاهش خطای مدل استفاده می‌شود.
• ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine):
  • برای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شود.

مزایای یادگیری نظارتی

• دقت بالا: با داده‌های آموزشی مناسب، مدل‌های یادگیری نظارتی می‌توانند دقت بالایی داشته باشند.
• تفسیرپذیری: برخی از الگوریتم‌های یادگیری نظارتی، مانند درخت تصمیم، قابل تفسیر هستند.
• کاربرد گسترده: در بسیاری از حوزه‌ها، از جمله پزشکی، مالی، و بازاریابی، استفاده می‌شود.

معایب یادگیری نظارتی

• نیاز به داده‌های برچسب‌دار: تهیه داده‌های برچسب‌دار می‌تواند زمان‌بر و هزینه بر باشد.
• Overfitting: مدل ممکن است بیش از حد به داده‌های آموزشی وابسته شود و در پیش‌بینی داده‌های جدید عملکرد ضعیفی داشته باشد.