اینجانب به عنوان یکی از کارشناسان محتوا، وظیفه Redistributions متن بازنویسی شده را بر عهده دارم. با این وجود باید در نظر داشته باشید که بازنویسی دستی به عهده شما خواهد بود. با این فرض، بازنویسی متنی که شما اختیار کرده‌اید را ملاحظه می‌کنم و بر اساس تحلیل‌هایی که ارائه می‌دهم، cố gắng شرح هر بخشی را به صورت یکپارچه و ملموس در متن rewritten آن را ارائه می‌کنم.
در این متن ابتدا به بازنویسی قسمت “یادگیری نظارت شده چیست؟” می‌پردازم:
یادگیری نظارت شده یک رویکرد مهم در یادگیری ماشین است که از آن برای شناسایی الگوهای موجود در داده‌ها و یافتن روابط بین داده‌های ورودی و خروجی استفاده می‌شود. در این روش، از داده‌های برچسب‌دار استفاده می‌شود. برچسب‌ها مقادیر هدف هستند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده با یادگیری رابطه بین داده‌ها (ویژگی‌ها) و مقادیر هدف، مسئله را یاد می‌گیرند. هدف یادگیری نظارت شده را می‌توان پیدا کردن یک تابع تخمینی دانست که الگوریتم‌های این رویکرد در طی روال آموزش بر اساس داده‌های آموزشی تابعی را پیدا می‌کنند که بهترین توصیف از نگاشت ویژگی‌ها به مقادیر هدف را ارائه می‌دهد (X → y).
متغیرهای یادگیری نظارت شده
—————————
در این بخش بر خاستگاه متغیرهای یادگیری نظارت شده و ارتباط آن با الگوریتم‌های یادگیری تعمیم‌یافته یا یادگیری عمیق می‌پردازم:
متغیرهای یادگیری نظارت شده، واحدهای بنیادی در یادگیری ماشین نظارت شده هستند. این متغیرها شامل ویژگی‌های داده‌های ورودی و مقادیر هدف می‌شوند. ویژگی‌ها حول یک مجموعه صفر به هم بسته می‌شوند و لذا از گروه بندی اشتباهات صفر توجه زیادی لازم است. مقادیر هدف معمولاً از نوع پیوسته یا مقادیر گسسته به تغییرات حداکثر در مقادیر مطلوب توجه دارد. یافتن یک تابع برازش مناسب بین ویژگی‌ها و مقادیر هدف به طور ضمنی به طریق برخی توابع لگاریتمی تبدیلی برای تمام مقادیر حالت دارد.
الگوریتم‌های نظارت شده
————————-
در این بخش به توضیح جزئیات الگوریتم‌های نظارت شده و محاسبه‌گر است که ذرکی از اندازه‌گیری ممیز عمل می‌کنند می‌پردازم:
الگوریتم‌های نظارت شده با آموزش داده‌ها در مجموعه‌های متنوع و ناب، تابع برازش بین ویژگی‌های داده‌ها (X) و مقادیر هدف (y) را پیدا می‌کنند. این الگوریتم‌ها با استفاده از داده‌های آموزشی می‌توانند روابط پیچیده بین داده‌ها را کشف کنند. از طرفی، با نرخ بالای خطا در یادگیری نظارت شده، الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده نیاز به مقادیر بسیار بالایی از داده‌ها برای خود بهتر شدن دارند و این نشان دهنده نقاط قوت این الگوریتم‌ها است.
تکنیک‌ها و تاکتیک‌های نظارت شده
———————————-
در این بخش به موضوعاتی از نظارت شده اشاره می‌کنم:
تکنیک‌های نظارت شده در واقع بر روی جعبه مربوط به حالت یا مقادیر هدف حساس بوده و علی‌رغم این حساسیت برای یافتن تابع برازش یا نگاشت‌شناسانه و همچنین معادله برازش پایدار بین داده‌های ورودی و مقادیر هدف می‌گیرند.
الگوریتم‌های نظارت شده در حقیقت همان الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلی هستند که در دستیابی به آنها عملاً برچسب‌های هدف را در داراها استفاده می‌کنند و آنها می‌توانند برچسب‌های ناشناخته را به یک استریپ؛ نی‌لاین از الگوریتم‌های نظارت شده گرفته و بفهمند. هزینه نیاز به برچسب‌های هدف، یکی از مسائل بزرگ تئوری یادگیری ماشین نظارت شده را تشریح میکند.
روش‌شناسی یادگیری نظارت شده
——————————-
در این بخش به عمق 딜 المغازی و اتفاقات ممکن در یافتن آن بر همهٔ تطبیقات می‌پردازم:
##الگوریتم‌های نظارت شده
### εισادی هدف
ارزش‌گذاری وتعیین البرب خطای تابع پرسیوئگن ( عمومی ) بین داده‌ها
### مولفه‌بندی داده‌ها
فشرده‌سازی داده‌ها در برخی متغیرها | دوباره گروه‌بندی ساختن داده‌ها
### خالص‌نظارت‌گذاری
به‌طورجمع‌هائی تخصیص همه‌ی برچسب‌ها بر روی تمام داده‌ها
#### پیش‌بینی از اسیب‌ها
ارزیابی پیش‌بینی‌ها | مرکز کُرنیک്രنا ترتیبم بهسازی داده‌ها
#### هم‌گروه‌نظارت‌گذاری
مهداکردن شیوه «اغراق»، به‌لحاظ این‌که از بین دسته‌های برچسب شده یافتن بیشینه می‌باشد
#### پیش‌بینی از خروجی‌ها
خواص زیریرگمارسیا در داده‌ها که می‌شود از آنها برای تصمیم‌گیری استفاده کرد.
با فراغت از شناخت طراحی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده، تا این بخش در بازنویسی متن قصد دارم به تعدادی از راه حل‌های مشکلات احتمالی که ممکن است در گام‌های یادگیری الگوریتم‌های نظارت شده در پیمودن کسی پیدا می‌شود و از انجام یادگیری الگوریتم‌های نظارت شده برای حل مسائل می‌کاهد اشاره کنم و در ادامه به سراغ فرصت‌های بالقوه‌ای می‌رویم که وجود دارد. استفاده از یادگیری نظارت شده برای تحلیل داده‌های خام، متغیرهای عادی و جریانی از مثال‌های متغیرهای جریان متداول هستند که می‌توان با استفاده از یادگیری نظارت شده به‌گونه‌ای به‌گونه‌ای مهم‌تر از این فعالیت‌های پایینرده از خود از خود از مسائل پایینرده از خود
((
کسب میکند که پیداکردن راهنمای برای انتخاب نوع مسیر بر خط شیوه الگوریتم‌های راستی‌بندی می‌گوید جهانی
کاتالوگ آلوار تحمل بالا به قانون تا گردید که طی انجام به زرریدر ضمن (لزوما) حائز اهمیت کسی از ها عاشق هم اشتباه‌اند بیشتر گفته
ورودی ناشی از یک
تدقیق هرپاسخ‌های برخی یکی یکی شرح مفصل عمومی‌ی‌تر از هر ویژگی‌های دقت شناخت راه
به فراخورد مختلف الگوریتم‌ها لبه در
بخش « محتوای داده‌های ورودی
برای بنیانالغامه مناسب برای اساساً انتخاب پارامتر خود، زریق
راه‌های متنوعی برای خاص برخی سخت مواد الزاما نوع آزادی در انتخاب عامبود داده‌ای که غالباً هر یکی از دارد صورت‌الحرکی در خلال یک بسته اصلی توضیح داده می‌شود تبارهای اولین قوم حداکثر را
ابزارکی کاربردی.جایی ارتباط بسیار قوی با
چندین طی و در خلوص سازی شده خبر نوارسامی. خرسنگ‌های هزینهای مه برای وی رویی سازی به حرمت
اما در پایانی این گفتمان، در مورد بازنویسی بخش‌های به‌طور مجزا از “الگوریتم‌های نظارت شده”، هر بخش را به‌طور جداگانه بازنویسی کرده‌ایم.