39 lines
3.1 KiB
Markdown
39 lines
3.1 KiB
Markdown
---
|
|
title: Supervised Learning
|
|
localeTitle: التعلم تحت الإشراف
|
|
---
|
|
## التعلم تحت الإشراف
|
|
|
|
في التعلم تحت الإشراف ، نعرف ما يجب أن يكون الإخراج الصحيح. يمكن تصنيف مشاكل التعلم تحت الإشراف إلى الانحدار والتصنيف. مشكلة الانحدار هي حيث تقوم بتعيين الإدخال إلى إخراج مستمر. مشكلة التباين ، على النقيض من ذلك ، هي المكان الذي تقوم فيه بتعيين المدخلات (المجموعة) إلى فئات منفصلة.
|
|
|
|
### انحسار
|
|
|
|
بالنظر إلى البيانات المتعلقة بالسيارات المستعملة مثل الأميال الخاصة بهم ، يمكنك التنبؤ بأسعار السوق. نظرًا لأن السعر هو متغير مستمر ، فهذه مشكلة انحدار. في مثال آخر ، أصدرت Microsoft تطبيق ويب يتنبأ بالعمر بناءً على الصورة. مرة أخرى ، كلما كان العمر مستمرًا بدلاً من كونه منفصلًا أو قاطعًا ، فهذه أيضًا مشكلة الانحدار.
|
|
|
|
### تصنيف
|
|
|
|
يمكن تحويل مشاكل الانحدار أعلاه إلى مشاكل التصنيف. لنفترض أنك تريد البحث عن سيارة مستعملة أقل من X دولار. ثم سيكون الناتج إذا كانت السيارة المستعملة تناسب السعر الذي قمت بتعيينه. وبالمثل ، يمكن أن يكون التنبؤ بالعمر مشكلة تصنيف إذا كنا نتطلع إلى التنبؤ بما إذا كانت الصورة المقدمة تخص شخصًا يقل عمره عن 18 عامًا ، وبالتالي لا ينبغي السماح له بشراء السجائر.
|
|
|
|
### نقاط النقاش:
|
|
|
|
* ما هو خاص حول التعلم تحت الإشراف؟
|
|
* في أي سيناريو تستخدمه؟
|
|
* تحذيرات أو الفخاخ للتفكير؟
|
|
* ما هي بعض النماذج سبيل المثال؟
|
|
|
|
#### مثال 1:
|
|
|
|
> بالنظر إلى البيانات المتعلقة بحجم المنازل في سوق العقارات ، حاول التنبؤ بأسعارها.
|
|
|
|
السعر كدالة للحجم هو ناتج مستمر ، لذلك هذه مشكلة انحدار.
|
|
|
|
#### المثال 2:
|
|
|
|
(أ) الانحدار - بالنسبة لقيم الاستجابة المستمرة. على سبيل المثال ، إذا أعطينا صورة لشخص ما ، فعلينا أن نتنبأ بعمرهم على أساس الصورة المعطاة
|
|
|
|
(ب) التصنيف - لقيم الاستجابة الفئوية ، حيث يمكن فصل البيانات إلى "فئات" محددة. على سبيل المثال ، عندما يُعطى مريض مصاب بورم ، علينا أن نتوقع ما إذا كان الورم خبيثًا أم حميدًا.
|
|
|
|
#### واقترح ريدينج:
|
|
|
|
* https://en.wikipedia.org/wiki/Supervised\_learning
|
|
* https://stackoverflow.com/a/1854449/6873133 |