Обучение с учителем — это задача машинного обучения для изучения функции, которая сопоставляет входные данные с выходными на основе примеров пар вход-выход. Он выводит функцию из помеченных обучающих данных, состоящих из набора обучающих примеров.
Вышеприведенное является общим определением того, что академические люди думают о машинном обучении с учителем.
(Можно найти в Википедии)
Непрофессионал Определение
Это просто сопоставление A с B или input с Output.
Достаточно легко, я думаю, даже сейчас не уверен, что такое контролируемое ML, ну, сначала у меня тоже была некоторая путаница. Давайте возьмем несколько примеров для лучшего понимания.
В нашей повседневной жизни, будь то технические инженеры или простые люди, мы уже знаем/используем многие из этих вещей ежедневно, такие как Распознавание речи,перевод языка с одного языка на другой, который обычно можно увидеть на новостных каналах, и, конечно же, самое модное словечко самоуправляемые автомобили, которое мы начали замечать в развитых странах.
Контролируемый рост машинного обучения
В настоящее время Supervise ML развивается намного быстрее, чем в предыдущие годы…
Поначалу это утверждение может быть нелегко интерпретировать относительно того, почему сейчас все идет хорошо. Почему бы и нет, когда оно было впервые предложено, учитывая, что уровень принятия был почти таким же с момента зарождения этой идеи?
Этот график из курса ИИ для всех поясняет ответ на вопрос
Для некоторых это может быть самоочевидным, но давайте немного поговорим об этом.
- Мы можем интерпретировать это на основе базового курса «Графики» в нашей школе, что, хотя количество данных увеличивается, производительность улучшается, но до предела для определенных алгоритмов/систем, а затем остается прежней. независимо от того, насколько мы увеличиваем данные.
- Однако для нейронных сетей разного размера (которые будут объяснены в следующих разделах) мы можем увидеть повышение производительности системы.
Одной из причин являются большие данные, когда мы узнаем, как большой объем данных при передаче в нейронную сеть дает наилучшие результаты.
В: Всегда ли системы искусственного интеллекта работают лучше при большом объеме предоставляемых им данных?
Мы поговорим об этой идее в следующей статье, так что оставайтесь на связи...
Вы можете подписаться на меня в LinkedIn.
https://www.linkedin.com/in/syed-sibteali-baqar-03167a17a/
ИЛИGitHub
чтобы быть в курсе любых статей, которые я публикую.
Вы также можете проверить мой профиль sibteali786 для статей, связанных с программированием.
