Overvåket læring

Hva er overvåket læring?

Overvåket læring er en maskinlæringsmetode der en modell trenes ved hjelp av et sett med treningsdata som inneholder både inngangsvariabler (funksjoner) og tilhørende riktige utgangsvariabler (mål). Målet er å lære en sammenheng mellom inngangsvariablene og utgangsvariablene, slik at modellen kan forutsi utgangsvariablene for nye, ukjente inngangsvariabler. Overvåket læring brukes ofte i klassifiserings- og regresjonsproblemer, som e-postspamdeteksjon eller boligprisprognoser.

I overvåket læring inneholder treningsdatasettet både inngangsvariabler (funksjoner) og tilhørende riktige utgangsvariabler (mål). Målet er å lære en sammenheng mellom inngangsvariablene og utgangsvariablene, slik at modellen kan forutsi utgangsvariablene for nye, ukjente inngangsvariabler. Dette står i kontrast til andre maskinlæringsmetoder, som ikke-overvåket læring, der modellen lærer fra data uten merkelapper eller mål.

Hvordan fungerer det?

Overvåket læring fungerer ved å trene en modell på et datasett som inneholder både inngangsvariabler (funksjoner) og tilhørende riktige utgangsvariabler (mål). Prosessen kan beskrives i følgende trinn:

  1. Datainnsamling og forberedelse: Samle inn et merket datasett som inneholder funksjoner og tilsvarende mål. Dette datasettet deles vanligvis i trenings-, validerings- og testsett for å evaluere modellens ytelse.
  2. Valg av algoritme: Velg en passende maskinlæringsalgoritme for problemet, for eksempel lineær regresjon, beslutningstrær eller nevrale nettverk.
  3. Trening av modellen: Bruk treningssettet til å lære modellen å forutsi målvariablene basert på funksjonsvariablene. Modellen justerer sine parametere for å minimere feil mellom dens forutsigelser og de faktiske målvariablene.
  4. Validering og optimalisering: Bruk valideringssettet til å evaluere modellens ytelse på ukjente data og justere modellens hyperparametere for å forbedre ytelsen.
  5. Evaluering: Etter at modellen er optimalisert, evaluerer du den på testsettet for å få en nøyaktig vurdering av hvor godt den generaliserer til nye, ukjente data.
  6. Bruk av modellen: Når modellen er trent og optimalisert, kan den brukes til å forutsi utgangsvariabler for nye, ukjente inngangsvariabler i praktiske anvendelser.

Gjennom denne prosessen lærer modellen å forstå mønstrene og sammenhengene mellom funksjonsvariablene og målvariablene i datasettet. Dette gjør det mulig for modellen å lage nøyaktige forutsigelser for nye, ukjente data basert på den kunnskapen den har tilegnet seg gjennom overvåket læring.

Eksempeler på overvåket læring i praktisk bruk

Her er noen eksempler på praktisk bruk av overvåket læring i ulike sammenhenger:

  • Bildegjenkjenning: Overvåket læring brukes til å trene modeller som kan identifisere og klassifisere objekter i bilder, som ansiktsgjenkjenning, nummerskiltgjenkjenning og medisinsk bildeanalyse.
  • Spamdeteksjon: Modeller trenes på e-postdata merket som spam eller ikke-spam for å kunne filtrere uønskede e-poster automatisk.
  • Kredittvurdering: Overvåket læring brukes til å forutsi kredittverdigheten til en låntaker basert på deres økonomiske historie og andre relevante variabler.
  • Tekstklassifisering: Modeller trenes på tekstdokumenter merket med emner eller kategorier for å kunne klassifisere nye tekster automatisk, som nyhetsartikler eller kundehenvendelser.
  • Prediktivt vedlikehold: Modeller trenes på maskiner og utstyrsdata for å kunne forutsi når vedlikehold eller reparasjoner er nødvendige og optimalisere drift og ressursbruk.

Disse eksemplene viser bredden og allsidigheten til overvåket læring som en metode for å løse komplekse problemer og forbedre beslutningstaking i ulike bransjer og applikasjoner.

Hva er navnet på engelsk

Det engelske ordet for overvåket læring er supervised learning.

Trykk her for flere ord og utrykk.