overvåget læring
En maskinlæringstilgang, hvor en model trænes på et mærket datasæt med input-output-par for at lære en mapping fra input til output.
Kort fortalt
Modellen lærer at forudsige korrekte svar ved at se på mange eksempler med både spørgsmål og facit.
- Kategori
- begreb
- Niveau
- begynder
Betydninger
1- 1
En maskinlæringsmetode, hvor algoritmen trænes ved hjælp af et datasæt med kendte outputværdier (etiketter), så den kan generalisere til nye, usete data.
- I et overvåget læringsscenarie trænes en model til at klassificere e-mails som spam eller ikke-spam ved hjælp af et mærket datasæt.
- Regressionsmodeller under overvåget læring forudsiger kontinuerte værdier, fx huspriser baseret på kvadratmeter og beliggenhed.
Hvornår bruges det
Overvåget læring anvendes til klassifikations- og regressionsopgaver, hvor der findes historiske data med kendte svar. Det bruges fx til spamdetektion, billedgenkendelse og prisfastsættelse.
Kodeeksempel
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# Simuleret datasæt
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
pred = model.predict([[5]])
print(pred) # Output: [10.]Simpelt eksempel på overvåget læring med lineær regression: modellen lærer en lineær sammenhæng mellem input og output.
Oprindelse
Dansk oversættelse af engelsk 'supervised learning', hvor 'overvåget' angiver, at træningen overvåges af korrekte svar.
Afledte ord
2Kilder
1- Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher Bishop, 2006