Name: یادگیری نظارت شده Supervised Learning در یادگیری ماشین + اصول و کاربردها (آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-04-22T11:08:34.000000Z
Duration: 10 min 59 s
Description: یادگیری نظارت شده Supervised Learning در یادگیری ماشین + اصول و کاربردها (آموزش رایگان)

ساختمان داده

power bi

حسابداری

پایتون

هوش مصنوعی

طراحی الگوریتم

فتوشاپ

زبان انگلیسی

icdl

اکسل

اتوکد

مدار منطقی

معماری کامپیوتر

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

جشنواره شگفتی آموختن

یادگیری نظارت‌ شده Supervised Learning در یادگیری ماشین + اصول و کاربردها (آموزش رایگان)

چکیده

یادگیری نظارت‌‌شده، مراحل و مسائل

انواع مسائل در یادگیری نظارت‌شده

مزایا، معایب و کاربردهای یادگیری نظارت‌شده

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

یادگیری نظارت&zwnj;شده (Supervised Learning) یکی از مباحث اساسی در یادگیری ماشین است که نقشی حیاتی در بسیاری از سیستم&zwnj;های هوشمند امروزی ایفا می&zwnj;کند که درک عمیق&zwnj; این رویکرد مستلزم بررسی دقیق مولفه&zwnj;های الگوریتمی، چالش&zwnj;های داده&zwnj;ای و زمینه&zwnj;های کاربردی آن است. در هسته&zwnj; یادگیری نظارت&zwnj;شده، فرض بر این است که برای هر نمونه از داده&zwnj;ها، یک برچسب وجود دارد. این برچسب می&zwnj;تواند گسسته یا پیوسته باشد. با وجود سادگی این تعریف، نکته&zwnj; کلیدی در این است که رابطه بین ویژگی&zwnj;ها (Features) و خروجی&zwnj;ها (Labels) الزما به صورت خطی یا ساده نیست. در بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی، داده&zwnj;ها دارای نویز، هم&zwnj;بستگی&zwnj;های پیچیده و توزیع&zwnj;های نامتقارن هستند. بنابراین، انتخاب صحیح مدل، مهندسی ویژگی نقشی مهمی در کیفیت یادگیری دارد.

در یادگیری نظارت&zwnj;شده امکان به&zwnj;دست آوردن نگاشت دقیقی از داده&zwnj;های ورودی و خروجی وجود دارد به ویژه در مواردی که برچسب&zwnj;گذاری با دقت بالایی انجام گردد که امکان به&zwnj;دست آوردن پیش&zwnj;بینی هدفمند را به وجود می&zwnj;آورد. ضمن اینکه بسیاری از مدل&zwnj;های نظارت&zwnj;شده قابلیت تفسیرپذیری بالایی دارند. در کنار تمامی این ویژگی&zwnj;ها یکی از چالش&zwnj;های یادگیری نظارت&zwnj;شده لازم است داده&zwnj;ها همیشه برچسب&zwnj;دار باشند و این موضوع همیشه ساده و کم هزینه نیست و در برخی از حوزه&zwnj;ها مانند پزشکی یا زبان&zwnj;شناسی برچسب&zwnj;گذاری ممکن است به تخصص انسانی بالایی نیاز داشته باشد و در کنار آن فرایندی زمان&zwnj;بر و پرهزینه است. در نتیجه ممکن است در برخی از زمینه امکان استفاده از این روش فراهم نگردد.

مشکل دیگر این روش، وابستگی شدید مدل به توزیع داده&zwnj;های آموزشی است. اگر داده&zwnj;های جدید در دنیای واقعی از توزیعی متفاوت از داده&zwnj;های آموزشی برخوردار باشند، عملکرد مدل به&zwnj;شدت کاهش می&zwnj;یابد. این چالش در محیط&zwnj;های پویا مانند: سیستم&zwnj;های مالی یا تحلیل رفتار کاربران بسیار مهم است. از جمله کاربردهای این روش در حوزه زیست&zwnj;شناسی محاسباتی و هوش مصنوعی مولد است.

آشنایی با آکوستیک و کاربردهای آن

معرفی آکوستیک، کاربردها و مصالح مورد استفاده آن

آشنایی با اهداف و مراحل آکوستیک کردن

انواع پنل‌های آکوستیک و مزایا و معایب عایق صوتی

راهنمایی ادامه مسیر

یادگیری نظارت‌ شده Supervised Learning در یادگیری ماشین + اصول و کاربردها (آموزش رایگان) | فرادرس

Supervised Learning Principles and Applications