موضوع مقاله: یادگیری با نظارت | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # یادگیری با نظارت | مقدمه: در این روش مدل با دریافت اطلاعات برچسب زده شده آموزش می‌بیند و سعی می‌کند الگوی بین داده‌ها و برچسب‌هایشان را به صورت یک تابع یادگرفته و برچسب داده‌های جدید و دیده نشده را پیش‌بینی کند. | ## بخش 1: یادگیری با نظارت | در این روش، مدل از قبل "جواب درست" را می‌داند و یاد می‌گیرد که چگونه ورودی را به خروجی صحیح مرتبط کند. در این روش، به هر داده‌ای که به مدل می‌دهیم، یک برچسب (label) اختصاص داده شده است که نشان می‌دهد خروجی صحیح چیست. مدل با بررسی این داده‌ها، الگوهای موجود را یاد می‌گیرد و بعداً برای داده‌های جدید پیش‌بینی می‌کند. روش کار به‌طور کلی، الگوریتم‌های یادگیری با نظارت یک پروسهٔ آموزش (training) دارند که طی آن داده‌های برچسب‌گذاری شده به الگوریتم داده می‌شود و الگوریتم سعی می‌کند پارامترهای خودش را با استفاده از این داده‌ها بروزرسانی کند و بتواند برچسب داده‌های جدید را تشخیص دهد. روش کلی این کار به این صورت است که الگوریتم سعی می‌کند پارامترها را در جهتی تغییر دهد که خطای ایجاد شده در پیش‌بینی داده‌ها کمینه شود. با این حال رده‌ای از مسائل وجود دارند که خروجی مناسب که یک سیستم یادگیری تحت نظارت نیازمند آن است، برای آن‌ها موجود نیست. در یادگیری تقویتی، سیستم تلاش می‌کند تا تقابلات خود با یک محیط پویا را از طریق آزمون و خطا بهینه نماید. یادگیری تقویتی مسئله‌ای است که یک عامل که می‌بایست رفتار خود را از طریق تعاملات آزمون و خطا با یک محیط پویا فرا گیرد، با آن مواجه است. | ## بخش 2: یادگیری با نظارت | به متغیرهایی که پیش‌بینی بر روی آن انجام می‌شود متغیر وابسته و به متغیرهایی که پیش‌بینی به کمک آن‌ها انجام می‌شود متغیرهای مستقل می‌گویند. اگر تنها یک متغیر مستقل وجود داشته باشد مدل رگرسیون خطی را ساده و در غیر این صورت چندگانه می‌نامند. درخت تصمیم درخت تصمیم (Decision Tree) مدلی است که برای حل مسائل دسته‌بندی و رگرسیون (تخمین مقدار یک متغیر وابسته از روی تعدادی متغیر مستقل) استفاده می‌شود. در درخت تصمیم از روی داده‌های آموزش یک درخت دودویی ساخته می‌شود و مقادیر داده‌های جدید با استفاده از این درخت تعیین می‌شود. در مسائل دسته‌بندی، هدف ماشین‌های پشتیبان یافتن یک ابرصفحهٔ جداکننده به نحوی است که بیشترین حاشیه (margin) را با نقاط هر دسته داشته باشد. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها تا حدودی الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی موجودات زنده می‌باشد. شبکه‌های عصبی قادرند الگوهای نسبتاً پیچیده را در داده‌های ورودی شناسایی کنند و امروزه در بسیاری از حوزه‌های یادگیری ماشین کاربرد دارند. کاربردها الگوریتم‌های یادگیری با نظارت در بسیاری از حوزه‌های علوم کامپیوتر و داده‌کاوی کاربرد دارند. | ## بخش 3: یادگیری با نظارت | چند مورد عبارتند از: پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر از مسائل مهم مطرح در بینایی کامپیوتر می‌توان به تشخیص چهره، تشخیص اشیا و طبقه‌بندی تصاویر بر اساس محتوایشان اشاره کرد. شبکه‌های عصبی که از روش‌های یادگیری با نظارت هستند از راه حل‌های مدرن این مسائل به‌شمار می‌روند که امروزه در عمل استفادهٔ گسترده‌ای دارند. تشخیص دست خط از تکنیک‌های مدرن در تشخیص دست‌خط و استخراج ویژگی‌های نوشته استفاده از شبکه‌های عصبی می‌باشد. تشخیص هرزنامه سپم (به انگلیسی: Spam) یا هرزنامه، به معنی پیام یا نامه الکترونیکی است که بدون درخواست گیرنده و به صورت انبوه فرستاده می‌شود. بهترین تکنولوژی که در حال حاضر برای توقف اسپم وجود دارد، استفاده از نرم‌افزارهای فیلترینگ است. این نوع برنامه‌ها، وجود کلید واژه‌های خاصی را در خط موضوع پیام، بررسی و در صورت شناسائی آنان، نامه الکترونیکی مورد نظر را حذف می‌نمایند. | ## جمع‌بندی | برخی از برنامه‌های فیلترینگ پیشرفته، با استفاده از روش‌های متعدد آماری (مانند فیلترینگ اسپم بیزی) اقدام به شناسائی اسپم بر اساس الگوهایی خاص می‌نمایند.