Mi az a felügyelt tanulás?
A felügyelt tanulás (angolul: Supervised Learning) a gépi tanulás egyik leggyakrabban használt típusa, ahol a modell tanítása címkézett adatokon történik. Ez azt jelenti, hogy minden bemenethez ismert és előre meghatározott kimenet (vagy „helyes válasz”) tartozik, amely alapján a rendszer megtanulja, hogyan kell az új, ismeretlen bemenetekre megfelelő választ adni.
Ez az a tanulási mód, ahol a modell tulajdonképpen egy tanítótól kap visszajelzést arról, hogy helyesen dolgozott-e.
Hogyan működik a felügyelt tanulás?
A modell sok példát lát az alábbi formában:
- Bemenet: Pl. képek, szövegek, számadatok
- Kimenet: Pl. címkék, számértékek, kategóriák
A tanulási folyamat során a rendszer a bemeneti jellemzők és a kimeneti értékek közötti összefüggéseket tanulja meg, majd általánosítja ezt az új adatokra.
Típusai
- Klasszifikáció (osztályozás): Az adatok besorolása kategóriákba (pl. e-mail spam vagy nem spam)
- Regresszió: Folytonos értékek előrejelzése (pl. ingatlan árának becslése)
Mire használják a Supervised Learninget?
- Kép- és hangfelismerés
- Szövegosztályozás és nyelvfeldolgozás
- Időjárás- és árfolyam-előrejelzés
- Orvosi diagnosztika
- Ajánlórendszerek (pl. Netflix, Amazon)
Előnyei és kihívásai
Előnyök:
- Magas pontosság érhető el jól strukturált és címkézett adathalmazzal
- Könnyen értelmezhető eredmények
Kihívások:
- Nagy mennyiségű címkézett adat szükséges, amely előállítása idő- és erőforrásigényes lehet
- Hajlamos az adathalmaz torzításaira (bias)
Példák algoritmusokra
- Döntési fa (Decision Tree)
- Logisztikus regresszió
- Támogatóvektor-gépek (SVM)
- Neurális hálózatok
Összefoglalva
A felügyelt tanulás alapvető szerepet játszik az AI fejlődésében, és kiválóan alkalmazható olyan problémákra, ahol a kimenet előre ismert. Gyorsan és pontosan képes új adatokra is megfelelő válaszokat adni, ha jól tanítottuk be.