39 lines
		
	
	
		
			3.1 KiB
		
	
	
	
		
			Markdown
		
	
	
	
	
	
		
		
			
		
	
	
			39 lines
		
	
	
		
			3.1 KiB
		
	
	
	
		
			Markdown
		
	
	
	
	
	
|   | --- | ||
|  | title: Supervised Learning | ||
|  | localeTitle: التعلم تحت الإشراف | ||
|  | --- | ||
|  | ## التعلم تحت الإشراف
 | ||
|  | 
 | ||
|  | في التعلم تحت الإشراف ، نعرف ما يجب أن يكون الإخراج الصحيح. يمكن تصنيف مشاكل التعلم تحت الإشراف إلى الانحدار والتصنيف. مشكلة الانحدار هي حيث تقوم بتعيين الإدخال إلى إخراج مستمر. مشكلة التباين ، على النقيض من ذلك ، هي المكان الذي تقوم فيه بتعيين المدخلات (المجموعة) إلى فئات منفصلة. | ||
|  | 
 | ||
|  | ### انحسار
 | ||
|  | 
 | ||
|  | بالنظر إلى البيانات المتعلقة بالسيارات المستعملة مثل الأميال الخاصة بهم ، يمكنك التنبؤ بأسعار السوق. نظرًا لأن السعر هو متغير مستمر ، فهذه مشكلة انحدار. في مثال آخر ، أصدرت Microsoft تطبيق ويب يتنبأ بالعمر بناءً على الصورة. مرة أخرى ، كلما كان العمر مستمرًا بدلاً من كونه منفصلًا أو قاطعًا ، فهذه أيضًا مشكلة الانحدار. | ||
|  | 
 | ||
|  | ### تصنيف
 | ||
|  | 
 | ||
|  | يمكن تحويل مشاكل الانحدار أعلاه إلى مشاكل التصنيف. لنفترض أنك تريد البحث عن سيارة مستعملة أقل من X دولار. ثم سيكون الناتج إذا كانت السيارة المستعملة تناسب السعر الذي قمت بتعيينه. وبالمثل ، يمكن أن يكون التنبؤ بالعمر مشكلة تصنيف إذا كنا نتطلع إلى التنبؤ بما إذا كانت الصورة المقدمة تخص شخصًا يقل عمره عن 18 عامًا ، وبالتالي لا ينبغي السماح له بشراء السجائر. | ||
|  | 
 | ||
|  | ### نقاط النقاش:
 | ||
|  | 
 | ||
|  | *   ما هو خاص حول التعلم تحت الإشراف؟ | ||
|  | *   في أي سيناريو تستخدمه؟ | ||
|  | *   تحذيرات أو الفخاخ للتفكير؟ | ||
|  | *   ما هي بعض النماذج سبيل المثال؟ | ||
|  | 
 | ||
|  | #### مثال 1:
 | ||
|  | 
 | ||
|  | > بالنظر إلى البيانات المتعلقة بحجم المنازل في سوق العقارات ، حاول التنبؤ بأسعارها.
 | ||
|  | 
 | ||
|  | السعر كدالة للحجم هو ناتج مستمر ، لذلك هذه مشكلة انحدار. | ||
|  | 
 | ||
|  | #### المثال 2:
 | ||
|  | 
 | ||
|  | (أ) الانحدار - بالنسبة لقيم الاستجابة المستمرة. على سبيل المثال ، إذا أعطينا صورة لشخص ما ، فعلينا أن نتنبأ بعمرهم على أساس الصورة المعطاة | ||
|  | 
 | ||
|  | (ب) التصنيف - لقيم الاستجابة الفئوية ، حيث يمكن فصل البيانات إلى "فئات" محددة. على سبيل المثال ، عندما يُعطى مريض مصاب بورم ، علينا أن نتوقع ما إذا كان الورم خبيثًا أم حميدًا. | ||
|  | 
 | ||
|  | #### واقترح ريدينج:
 | ||
|  | 
 | ||
|  | *   https://en.wikipedia.org/wiki/Supervised\_learning | ||
|  | *   https://stackoverflow.com/a/1854449/6873133 |