التعلم الموجَّه SUPERVISED LEARNING

ما هو التعلم الموجَّه؟

نوع من أنواع التعلم الآلي يعتمد على تعليم النماذج باستخدام مجموعات بيانات موسومة من أجل خرج محدد. حيث يتم تدريب النموذج عن طريق تغذيته ببيانات الدخل وبيانات الخرج الصحيحة ليتمكن من التعرف على الأنماط والعلاقات بين المدخلات والمخرجات. ومن ثم يتم قياس دقته بالاعتماد على تابع الخسارة لتعديل الأوزان وتخفيض الخطأ إلى الحد الأدنى؛ مما يسمح له بتصنيف البيانات الجديدة أو التنبؤ بالمخرجات المجهولة بدقة عالية.

يستخدم التعلم الموجَّه بشكل أساسي في نوعين من المشكلات هما:

1. التصنيف: تهدف خوارزميات التصنيف إلى تصنيف بيانات الدخل إلى عدد من الفئات أو الأصناف اعتماداً على البيانات الموسومة التي تم تدريب النموذج عليها. ويمكن أن تستخدم تلك الخوارزميات للتصنيف الثنائي مثل تصفية رسائل البريد الإلكتروني إلى رسائل مزعجة وغير مزعجة. وللتعرف على الميزات مثل تمييز الحروف والأعداد المكتوبة بخط اليد، أو تصنيف المقالات الإخبارية إلى عدة فئات حسب نوعها.
2. الانحدار: تستخدم هذه الخوارزمية لإنتاج علاقة عددية بين بيانات الدخل والخرج، ومن الأمثلة على ذلك تنبؤ النموذج بسعر العقارات بناءً على الموقع. أو التنبؤ بعدد الزبائن الذين سيشترون منتج ما بناءً على الفئة العمرية وهكذا.