什么是监督机器学习？它是如何工作的

什么是监督机器学习？它是如何工作的（示例）。通过这篇博文，您将详细了解监督式机器学习并探索一些示例。你了解人工智能吗 ？如果是，你就会知道机器学习是。这是创造人工智能的一种途径。在这个过程中，您可以根据已标记为特定结果的某些数据来指导算法。您可以将机器学习分成两个独立的算法。监督机器学习和无监督机器学习。监督机器学习是人工智能研究的重要一步。它涉及分类任务，您可以在其中使用已知值标记数据。例如，“这个物体应该是蓝色的”或“这个动物应该是猫”。我们应该从什么是监督机器学习开始吗？它是如何工作的（示例）。

什么是监督机器学习？

总而言之，有监督机器学习是教机器如何使用标记数据集进行学习的过程。在这种类型的学习中，每个样本都是一对。每个都包含一个输入对象和所需的输出值。然后监督学习算法细读训练数据并产生一个完整的函数。用它来映射新的例子。此外，最佳模型可以准确地确定未检测到的实例的类标签。这就要求学习算法以一种“明智”的方式从训练数据中归纳出隐藏的情况。此外，监督机器学习正在学习将输入（例如，图像）映射到输出（例如，标签）的函数。输入通常称为特征。输出是从简单的数字到复杂的对象或概念类别（例如，“人”与“机器”）的任何东西。总而言之，这种类型的学习过程始于训练数据。这是一组例子。在这里，在每个示例中，对于特定实例，您只考虑来自每个类的一个成员。因此，对于给定数据集的任何新特征向量，您希望您的模型能够预测它属于哪个类别。而不仅仅是一次根据所有可用功能随机猜测！

两种主要类型的监督机器学习算法是回归和分类。

通常，当输出标签是连续的实数值时，您可以使用回归算法。例如，预测股票的价格。当输出标签是离散类时使用分类算法。例如，预测电子邮件是否是垃圾邮件。一些常见的监督机器学习算法包括——线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。因此，有监督的学习方式是一种技术，您可以在其中拥有并分类的训练数据。同样，对于这种类型的 机器学习来说，重要的是旨在从标记的示例中学习。这使人们更容易了解世界范围内正在发生的事情。

监督机器学习如何工作？

首先，监督学习是一种训练，你可以使用高度标记的数据来教机器。意思是，一些数据已经被标记为正确的响应。您可以使用标记数据集以这种机器学习方式训练样本。在这里，模型学习每种数据类型。

一旦模型了解了带标签的输入数据和带标签的输出数据之间的关系，您就可以使用它了。用途是对新的、未检测到的数据集进行分类并进行预测。那么，学习过程的监督模型怎么可能检测不到新数据呢？当您推断预测的输出数据和输入数据之间的关系时，您可以这样做。

训练集包括输入数据和正确的输出数据。这让模型可以随着时间的推移进行训练。训练数据集包括输入和正确的输出，这有助于模型更快地学习。

实际上，这些学习算法试图对关系和依赖关系进行建模。它介于目标输出的预测和输入特征之间。因此，您可以根据从初始数据集中学习到的这些关系来预测新数据的输出值。

该方法通过标记训练数据来学习输入和输出之间的关系。因此，使用这些学习模型或预测输出对新数据进行分类。好吧，简单地说，这种机器学习取决于标记的输入和输出训练数据。另一方面，无监督学习处理未标记或原始数据。

在无监督学习中，您教机器使用未标记的数据。它适用于没有标签的数据。换句话说，您使用标记训练数据集的子集训练算法。在这里，您将预测与实际测试数据进行比较以评估模型。

此外，监督方式的学习技术是对未标记的数据做出最佳猜测预测。然后，您将这些数据作为训练数据提供给监督学习算法。此外，利用该模型来预测新的未观察到的数据。

例如，您在机器学习算法学习过程中为问题提供正确答案。因此，该算法能够了解您如何将其他特征与目标变量相关联。这使它能够从历史数据中发现见解并预测未来的结果。

这里没有老师，一旦计算机从您的数据中学习了模式，它就会教您新事物。当人类专家需要帮助了解要在数据中寻找什么时，监督学习算法特别有用。

训练计算机算法，直到它能够发现输入数据和输出标签之间的潜在模式和关系。这允许它在呈现尚未看到的数据时产生准确的标记结果。输入标签数据被送入模型训练例程，然后生成能够输出预测标签的模型。当您将输入数据提供给模型时，它会通过强化学习过程调整其权重。确保模型已正确安装。

监督机器学习的例子

现在让我们看看商业模型中使用的一些监督机器学习模型：

预测分析

这种机器学习的最大优点之一是预测分析。它可以帮助企业深入观察不同的数据点。导致企业根据系统给出的结果预测具体的产出。同时，它有助于企业管理层做出更好的业务决策。

示例 – 您使用受监督的学习方式来确定房地产价格。为此，您需要有关土地位置、土地面积和现行土地价格的详细信息。如果您拥有完整的信息，则可以利用它来训练数据。因此，您可以使用训练有素的监督学习数据来预测特定区域的土地价格。

物体和图像识别

在这个例子中，这种机器学习可以让你从视频和图像中区分出对象。还使用该方法对相似对象进行分类和定位。这在选择某些视觉技术或图像分析时特别有用。物体和图像识别的最终目标是准确定位图像。

示例 – 借助机器学习的监督方式，您可以准确地识别一个对象。就像动物的形象，如大象或马，或其他物体，如家具或汽车。

动态分析

动态分析或情感分析是您使用机器监督学习的另一个领域。通过这种类型的学习，您可以评估客户的需求。机器学习算法收集和分类基本信息。全部来自大型数据集，如意图和上下文，零人工帮助。通过这种学习形式，您还可以了解文本包含的情感。这种格式对于解读客户需求和提升企业品牌形象非常有帮助。

示例 – 电子商务商店使用受监督的机器学习来理解客户评论。他们网站上的评论帮助公司改进他们的产品。

监督机器学习的优势是什么？

这种机器学习过程使用标记数据集来训练算法。这用于对数据进行分类或预测输出。在机器学习的监督方式中，您使用高度标记的数据训练机器。它有助于预测准确的结果或分析数据。在监督机器学习中提供给机器的训练数据充当控制器。教机器如何准确预测结果。

同时，监督性质的机器学习通过标记的训练数据学习输入和输出之间的关系。然后使用这些学习模式对新数据进行分类或预测输出。几位从事机器学习研究的研究人员表示，与无监督机器学习相比，使用未标记数据标记的数据可显着提高学习精度。组织可能会开始使用未标记的数据进行培训。然后使用无监督方法，随着时间的推移，识别正确的标签。最后，机器可能会走向监督学习。

您可以训练监督学习模型，直到它可以发现输入和输出数据标签之间的潜在关系和模式。因此，它可以在您每次呈现新数据集时提供精确的标签。最后，训练模型，直到它检测到标签的输入数据和输出示例之间的潜在模式。允许模型准确标记以前未见过的新数据。

结论

总结这篇文章博客，监督机器学习是一项机器学习任务，涉及学习将输入数据映射到输出值的函数。此外，有监督的机器学习很有用，因为您可以使用它来执行复杂的任务。例如垃圾邮件过滤或光学字符识别，它们对标记数据中的人为错误高度敏感。

为此，您还可以使用监督机器学习来完成更简单的任务。例如，搜索引擎优化或计算机视觉。有许多可用的功能，但您可能随时只需要几个标签。最后，监督学习主要用于识别和分类特定类别中未观察到的数据。例如图像、文档和文字。机器学习是指算法识别数据中的模式并使用这些模式来指导模型的学习过程。每次都提供准确的结果。