یادگیری ماشین نظارت‌شده؛ الگوریتم‌ها و کاربردهای دنیای واقعی

توضیحات

یادگیری ماشین نظارت‌شده یکی از مهم‌ترین شاخه‌های ML است که در آن مدل با داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بیند. این روش برای پیش‌بینی یا دسته‌بندی داده‌های جدید استفاده می‌شود. الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، جنگل تصادفی، SVM و شبکه‌های عصبی از معروف‌ترین روش‌های آن هستند. کاربردهای این شاخه در حوزه‌هایی مثل تشخیص سرطان، پیش‌بینی قیمت مسکن، فیلتر هرزنامه و مدل‌های اعتبار بانکی دیده می‌شود. مهم‌ترین نکته در این نوع یادگیری کیفیت و حجم داده‌های آموزشی است. اگر داده‌ها دارای نویز یا سوگیری باشند، مدل عملکرد ضعیفی خواهد داشت. ارزیابی مدل با معیارهایی مثل دقت، F1-score و ROC انجام می‌شود. یادگیری نظارت‌شده پایه بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی است. این روش همچنان یکی از پرکاربردترین تکنیک‌ها در صنعت و پژوهش محسوب می‌شود.