التعلّم الخاضع للإشراف

يتضمن التعلم الخاضع للإشراف تدريب نموذج على مجموعة بيانات تحتوي على كل من ميزات الإدخال والمخرجات الصحيحة المقابلة (التسميات).  الهدف هو التنبؤ بالمخرجات للمدخلات الجديدة غير المرئية بناءً على الدالة المتعلمة. 
هناك نوعان رئيسيان من التعلم الخاضع للإشراف:

• التصنيف: الهدف هو التنبؤ بـ تسمية الفئة، وهي خيار من قائمة محددة مسبقاً من الاحتمالات. على سبيل المثال، تخيل محاولة فرز رسائل البريد الإلكتروني إلى "بريد عشوائي" أو "ليس بريداً عشوائياً". أو عندما يتعرف هاتفك على وجهك لفتح القفل، فإنه يستخدم التصنيف ليقول، "نعم، هذا أنت!"
• الانحدار: الهدف هو التنبؤ بـ كمية. على سبيل المثال، التنبؤ بسعر منزل بناءً على ميزات مختلفة مثل حجمه وموقعه، أو معرفة قيمة السيارة بناءً على نوعها وطرازها وعمرها. الأمر يشبه لعب "The Price is Right".

بينما نمر عبر خوارزميات مختلفة في هذه الدورة، سنتحدث عما إذا كانت تشبه التعلم الخاضع للإشراف أو التعلم غير الخاضع للإشراف.