التعلم تحت الإشراف

مؤلف: Lewis Jackson
تاريخ الخلق: 11 قد 2021
تاريخ التحديث: 1 تموز 2024
Anonim
L4- Supervised vs Unsupervised Learning | التعلم بواسطة الإشراف وبدون إشراف
فيديو: L4- Supervised vs Unsupervised Learning | التعلم بواسطة الإشراف وبدون إشراف

المحتوى

التعريف - ماذا يعني التعلم تحت الإشراف؟

التعلم شبه الخاضع للإشراف هو طريقة تستخدم لتمكين الآلات من تصنيف الأشياء الملموسة وغير الملموسة. يمكن أن تكون الكائنات التي تحتاجها الأجهزة لتصنيفها أو تحديدها متنوعة مثل استنتاج أنماط التعلم للطلاب من مقاطع فيديو الفصل إلى رسم الاستدلالات من محاولات سرقة البيانات على الخوادم. للتعرف على الأشياء واستنتاجها ، يتم توفير آلات ذات علامات معلومات ضحلة حول أنواع مختلفة من البيانات بناءً على ما تحتاج إليه الآلات من التعلم من البيانات الكبيرة والمنظمة وغير المهيكلة التي تتلقاها بانتظام.


مقدمة إلى Microsoft Azure و Microsoft Cloud | من خلال هذا الدليل ، سوف تتعرف على الحوسبة السحابية التي تدور حولها وكيف يمكن أن يساعدك Microsoft Azure على ترحيل عملك وإدارته من السحابة.

تيكوبيديا تشرح التعلم تحت الإشراف

يعد القليل من البيانات المصنفة المقدمة للأنظمة بمثابة نقطة انطلاق لأنظمة الكمبيوتر. بعد ذلك ، تحتاج الأنظمة إلى قبول كميات كبيرة من البيانات غير المسماة والتعلم منها. ومع ذلك ، قد تكون البيانات المصنفة المقدمة مفيدة في تصنيف النوع الواسع من البيانات غير المسماة التي قد يتلقاها النظام. على سبيل المثال ، مثل البيانات المصنفة ، ينبغي التعامل مع درجات الحرارة التي تزيد عن 104 فهرنهايت كحالة من حالات الحمى المرتفعة ، ولكن في الواقع ، قد تكون هذه الحرارة المرتفعة أيضًا بسبب تعقيدات أخرى. إن الأنظمة هي التي تستخدم البيانات الأساسية المصنفة ومعرفة المزيد عن الكميات الكبيرة من البيانات غير المسماة التي تتلقاها. من الناحية النظرية ، يمكن اعتبار التعليم شبه الخاضع للإشراف طريقة تدريب أفضل للأنظمة من التعلم الخاضع للإشراف أو الخاضع للإشراف.