Алгоритмите за контролирано машинно обучение са вид алгоритъм за машинно обучение, който се учи от етикетирани данни за обучение, за да прави прогнози за нови, невиждани данни. Тези алгоритми се наричат ​​„надзиравани“, защото се обучават върху набор от данни, който включва както входни данни, така и съответните етикети, което позволява на модела да научи връзката между входните данни и изходните етикети.

Има два основни типа алгоритми за контролирано машинно обучение: алгоритми за класификация и алгоритми за регресия.

Алгоритмите за класифициране се използват за прогнозиране на отделен етикет за дадени входни данни. Например, може да се използва алгоритъм за класифициране, за да се предвиди дали даден имейл е спам или не, или за класифициране на изображение като принадлежащо към една от няколко различни категории като „куче“, „котка“, „кола“ и т.н. общите алгоритми за класификация включват:

  • Логистична регресия
  • Поддържайте векторни машини (SVM)
  • Дървета на решенията
  • K-най-близки съседи (KNN)

Регресионните алгоритми, от друга страна, се използват за прогнозиране на непрекъсната стойност. Например, алгоритъм за регресия може да се използва за прогнозиране на цената на къща въз основа на нейния размер, местоположение и други характеристики или за прогнозиране на вероятността клиент да направи покупка въз основа на тяхната история на сърфиране и други данни. Някои общи алгоритми за регресия включват:

  • Линейна регресия
  • Полиномиална регресия
  • Гребенна регресия
  • Ласо регресия

В допълнение към тези два основни типа контролирани алгоритми за машинно обучение, има и хибридни подходи, които комбинират елементи както на класификация, така и на регресия. Един пример за това е ординалната регресия, която се използва за прогнозиране на ординална стойност (т.е. стойност с фиксиран, краен набор от възможни стойности).

Алгоритмите за контролирано машинно обучение имат широк спектър от приложения, включително:

  • Откриване на спам: Контролиран алгоритъм за машинно обучение може да бъде обучен върху набор от данни от имейли, които са означени или като спам, или като неспам, което му позволява да научи характеристиките на спам имейлите и да прави прогнози за нови, невиждани имейли.
  • Класификация на изображения: Алгоритмите за контролирано машинно обучение могат да се използват за класифициране на изображения в различни категории, като „куче“, „котка“, „кола“ и т.н. Това може да се използва например за изграждане на система, която може автоматично да класифицира и организирайте изображения въз основа на тяхното съдържание.
  • Анализ на настроението: Алгоритмите за контролирано машинно обучение могат да се използват за анализиране на текстови данни и прогнозиране на настроението, изразено в тях (напр. положително, отрицателно, неутрално). Това може да се използва например за автоматично класифициране на клиентски отзиви като положителни или отрицателни.
  • Откриване на измами: Алгоритмите за контролирано машинно обучение могат да се използват за откриване на измамнически дейности чрез учене от набор от данни с етикетирани измамни и неизмамни транзакции.
  • Предсказуема поддръжка: Алгоритмите за контролирано машинно обучение могат да се използват за прогнозиране кога е вероятно оборудването да се повреди въз основа на минали записи за поддръжка и други данни, което позволява поддръжката да бъде планирана проактивно, а не реактивно.

Както можете да видите, алгоритмите за контролирано машинно обучение имат широк спектър от приложения и могат да се използват за решаване на различни проблеми. Като се учат от етикетирани данни за обучение, тези алгоритми могат да правят точни прогнози за нови, невиждани данни, което ги прави мощен инструмент за анализ на данни и вземане на решения.