یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning) چیست؟

یادگیری نظارتی: کامپیوتر چطور با کمک شما یاد می‌گیرد؟

سلام دوستان عزیز! احتمالا اسم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به گوشتون خورده. یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین شاخه‌های یادگیری ماشین، "یادگیری نظارتی" هست. توی این مقاله می‌خوایم با زبانی ساده و روان توضیح بدیم که یادگیری نظارتی چیه و چطور کار می‌کنه.

فرض کنید شما یک معلم هستید و می‌خواهید به یک دانش‌آموز یاد بدهید که عکس گربه را از عکس سگ تشخیص بدهد. شما به دانش‌آموزتون یک عالمه عکس گربه و سگ نشون می‌دید و هر بار می‌گید که این عکس گربه است و این یکی عکس سگ. بعد از مدتی، دانش‌آموزتون یاد می‌گیره که خودش به تنهایی عکس گربه و سگ رو تشخیص بده.

یادگیری نظارتی هم دقیقا به همین شکله. ما به کامپیوتر یک عالمه داده میدیم که بهش "داده‌های آموزشی" می‌گیم. این داده‌ها شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مورد انتظار هستن. کامپیوتر با بررسی این داده‌ها یاد می‌گیره که چطور ورودی‌ها رو به خروجی‌های درست مرتبط کنه.

یه مثال دیگه بزنیم. فرض کنید می‌خواهید یک برنامه بنویسید که قیمت خونه رو بر اساس متراژ، تعداد اتاق و محل خونه پیش‌بینی کنه. برای این کار، شما به برنامه یک سری داده میدید که شامل اطلاعات خونه‌ها (متراژ، تعداد اتاق، محل) و قیمت‌شون هست. برنامه با استفاده از این داده‌ها یاد می‌گیره که بین این اطلاعات و قیمت خونه ارتباط برقرار کنه و بتونه قیمت خونه‌های جدید رو پیش‌بینی کنه.

انواع یادگیری نظارتی

یادگیری نظارتی به دو دسته اصلی تقسیم میشه:

• رگرسیون: وقتی خروجی که می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم یک عدد باشه. مثل مثال پیش‌بینی قیمت خونه.
• دسته‌بندی: وقتی خروجی که می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم یک دسته یا گروه باشه. مثل مثال تشخیص عکس گربه از سگ.

چطور یادگیری نظارتی کار می‌کند؟

به طور خلاصه، مراحل یادگیری نظارتی به این صورته:

1. جمع‌آوری داده‌ها: اولین قدم، جمع‌آوری یک مجموعه داده بزرگ و با کیفیت از داده‌های آموزشی هست. هر چقدر داده‌ها بیشتر و متنوع‌تر باشن، نتیجه بهتری می‌گیریم.
2. آماده‌سازی داده‌ها: داده‌ها باید تمیز و مرتب باشن. این شامل حذف داده‌های ناقص، تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب و تقسیم داده‌ها به دو بخش "آموزشی" و "آزمایشی" میشه.
3. انتخاب الگوریتم: الگوریتم‌های مختلفی برای یادگیری نظارتی وجود داره. بسته به نوع مسئله و داده‌ها، باید الگوریتم مناسب رو انتخاب کنیم.
4. آموزش مدل: الگوریتم با استفاده از داده‌های آموزشی، یک مدل می‌سازه. این مدل در واقع یک رابطه ریاضی بین ورودی‌ها و خروجی‌ها هست.
5. ارزیابی مدل: بعد از اینکه مدل ساخته شد، باید عملکردش رو ارزیابی کنیم. برای این کار، از داده‌های آزمایشی استفاده می‌کنیم.
6. بهینه‌سازی مدل: اگه عملکرد مدل خوب نبود، باید پارامترهای مدل رو تغییر بدیم و دوباره مدل رو آموزش بدیم. این کار رو تا زمانی که به عملکرد مطلوب برسیم انجام می‌دیم.

یک جدول مثال برای یادگیری نظارتی (دسته‌بندی)

ویژگی	مقدار ویژگی	برچسب (خروجی)
اندازه بینی	بزرگ	دلقک
رنگ مو	قرمز	دلقک
نوع لباس	رسمی	غیر دلقک
حالت چهره	خندان	دلقک
حالت چهره	جدی	غیر دلقک

توی این جدول، ویژگی‌هایی مثل اندازه بینی، رنگ مو و نوع لباس به عنوان ورودی‌ها و "دلقک" یا "غیر دلقک" به عنوان خروجی‌ها (برچسب‌ها) در نظر گرفته شدن. مدل یادگیری نظارتی با بررسی این داده‌ها یاد می‌گیره که چطور تشخیص بده چه کسی دلقکه و چه کسی دلقک نیست.

نتیجه‌گیری

یادگیری نظارتی یک ابزار قدرتمند برای حل مسائل مختلفه. از تشخیص ایمیل‌های هرزنامه گرفته تا پیش‌بینی قیمت سهام، یادگیری نظارتی کاربردهای فراوانی داره. امیدوارم این مقاله به شما کمک کرده باشه تا با مفهوم یادگیری نظارتی آشنا بشید و بتونید در پروژه‌های خودتون از اون استفاده کنید. یادگیری ماشبن مثل یک دریای بیکران است، همیشه چیزهای جدیدی برای آموختن وجود داره. موفق و پیروز باشیید.

کلمات کلیدی:

یادگیری نظارتی, یادگیری ماشین, هوش مصنوعی, رگرسیون, دسته‌بندی, داده‌های آموزشی, الگوریتم, مدل, پِیش بینی

سوالات متداول

یادگیری نظارتی دقیقا یعنی چی؟

یادگیری نظارتی یک روش یادگیری ماشین هست که در اون به کامپیوتر یک مجموعه داده با ورودی و خروجی مشخص میدیم تا یاد بگیره چطور ورودی‌ها رو به خروجی‌های درست مرتبط کنه.

چه فرقی بین رگرسیون و دسته‌بندی وجود داره؟

در رگرسیون، خروجی که می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم یک عدد هست، در حالی که در دسته‌بندی، خروجی یک دسته یا گروه هست.

چه الگوریتم‌هایی برای یادگیری نظارتی وجود داره؟

الگوریتم‌های زیادی برای یادگیری نظارتی وجود داره، مثل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی.

چطور می‌تونم یادگیری نظارتی رو یاد بگیرم؟

منابع زیادی برای یادگیری یادگیری نظارتی وجود داره، از جمله کتاب‌ها، دوره‌های آنلاین و مقالات علمی. با کمی تلاش و پشتکار می‌تونید این مهارت رو یاد بگیرید.

یادگیری نظارتی چه کاربردهایی داره؟

یادگیری نظارتی کاربردهای فراوانی داره، از جمله تشخیص ایمیل‌های هرزنامه، پیش‌بینی قیمت سهام، تشخیص بیماری‌ها و پیشنهاد محصولات به مشتریان.