理解監督學習:人工智能的關鍵

人工智能是解決人類難以解決的問題的關鍵。

監督學習是人工智能中最常見的方法，它使計算機能夠學習如何識別物體或對未來事件做出預測。

在這裏，我們將看看監督學習到底是什麼，以及為什麼它是人工智能如此重要的一部分。

什麼是監督學習?

監督學習是一種機器學習算法，它可以幫助計算機學習做事，比如識別物體或對未來事件做出預測。

在監督學習中，計算機從已知正確答案的例子中學習。

例如，假設你正試圖教一台計算機如何下國際象棋。

要做到這一點，你可以給它看一個棋盤，兩邊各有一個對手，然後告訴計算機該怎麼走。為了贏得比賽，計算機需要弄清楚這些動作是如何工作的，而監督學習可以幫助它做到這一點。

監督學習的主要目標是使機器能夠通過觀察行為並在人類有限的輸入下執行動作來“學習”新事物。

然後，機器將能夠在沒有人工指導的情況下執行這些任務，這將為依賴計算機進行信息處理的企業和消費者節省時間和金錢。

監督式學習是如何工作的?

監督學習是機器學習的一種形式，它使用算法來識別數據中的模式，然後從這些模式中學習。該算法接受任意數量的輸入，並將它們輸出到一組預定義的類中。

監督學習算法首先將每個輸入隨機分配給其中一個類。

然後，它在輸入和輸出中尋找模式，並比較兩個集以找到它們之間的關係。如果有一個模式，算法就會調整它的行為以適應這個新模式。

這個過程會一直持續下去，直到算法發現它已經足夠了解事物的工作原理，從而能夠在不需要從人類那裏得到反饋的情況下完成任務。

隻要你能提供足夠多的標記數據，監督學習就能自己找出如何操作你想讓計算機或機器人操作的方法。

數據標記和監督學習

為了用監督學習訓練AI模型，你需要有標記數據。在這些信息中，你已經確定了哪些是重要的，哪些不是。

機器學習算法是使用帶標簽的數據作為輸入來訓練的，但為了確保準確性，正確標記數據是很重要的。

標記訓練數據最常見的方法是創建一個二元分類係統。二元分類係統由兩個標簽組成:一個代表你試圖預測的每個結果。

例如，如果你的目標是預測某人是否會通過這個項目，你可能會給那些通過這個項目的人貼上“成功”的標簽。

在另一端，沒有通過考試的人將被歸類為“失敗者”。所有這些類都可以用於監督學習模型，因為它們都包含你的算法需要預測的結果。

標記數據的下一步是為每個類賦值。在二進製分類係統中，這些值通常用0和1表示。成功的個體被分配一個值(1)，而失敗的個體被分配另一個值(0)。

監督學習和無監督學習的區別是什麼?

監督學習是通過向計算機程序展示期望行為的例子來訓練它如何做某事。

另一方麵，無監督學習是指計算機程序在沒有人類特定指令的情況下分析數據，以確定它應該做什麼。

監督式學習

這種類型的學習包括任何類型的人工智能，這些人工智能已經預先編程了一個模型或一組指令，以學習如何執行一個動作或解決一個問題。

這個過程可以由人類手動完成，但對計算機來說效率更高，因為它們可以自動分析大量數據以找到模式，這使它們能夠快速學習。

例如，監督學習可以用於識別客戶購買曆史中的模式，以便您的公司可以根據過去的購買情況提供更好的質量推薦。

無監督學習

無監督學習略有不同。

在這種情況下，人工智能程序將在沒有人類明確指導的情況下查看所有可用數據並進行分析。

這種類型的學習通常用於自然語言處理(NLP)和機器視覺等你事先不知道正確答案是什麼的事情。

監督學習的一個例子是什麼?

圖像識別是監督學習最著名的應用之一。

當計算機被要求識別圖像中的特定物體時，它首先會看到圖像中的所有物體，然後尋找與之前看到的物體相匹配的模式。然後，計算機將“學習”這些模式是什麼，以及如何在新圖像中識別它們。

例如，如果你讓計算機識別一隻貓，它首先會看到你照片中所有的貓，並將它們注冊為相似的。然後它會尋找更小的形狀，如耳朵或爪子，並了解這是貓與其他動物的區別。在這一點上，它將開始識別貓沒有任何幫助你!

但監督學習不僅僅是識別對象!人工智能中的許多重要任務也依賴於監督學習方法:包括預測某人是否會喜歡一篇文章或將其推薦給其他人，或者決定當有人在穀歌上搜索某項內容時顯示哪個廣告。

什麼是監督學習算法?

監督學習算法用於監督學習方法，這是人工智能最常見的方法。

在監督學習方法中，計算機程序被給予一組輸入和一個結果。計算機程序分析這些輸入和輸出，以預測未來的結果。

例如，可以給計算機程序一組狗的圖像，並要求其識別哪一張是狗。通過這種算法，計算機程序將分析所提供的圖像，並確定它們是否是狗。

監督學習算法的目標是找出哪些行動可以讓你達到你想要的結果。在那之後，他們需要學習如何做這些動作，這樣他們才能繼續完成他們的目標。

有許多不同類型的監督學習算法，包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(SVM)和決策樹(用於分類)。當有足夠的數據供它們分析時，這些算法工作得最好。

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