Η
Επίβλεπτη Μάθηση (Supervised Learning) είναι ένας από τους βασικούς
αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, κατά τους οποίους ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο δεδομένων που περιλαμβάνει είσοδο (features) και τις αντίστοιχες ετικέτες ή επιθυμητές εξόδους (labels). Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, ο αλγόριθμος προσπαθεί να μάθει τη σχέση μεταξύ των χαρακτηριστικών και των ετικετών, ώστε να μπορεί στη συνέχεια να κάνει προβλέψεις ή να δημιουργεί εξόδους για νέα δεδομένα χωρίς γνωστές ετικέτες.
Σε απλούς όρους, στην επίβλεψη μάθησης, ο "εκπαιδευτής" παρέχει στον αλγόριθμο ένα σύνολο παραδειγμάτων, καθένα από τα οποία περιλαμβάνει μια είσοδο και την αντίστοιχη επιθυμητή έξοδο. Ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται στη βάση αυτών των παραδειγμάτων για να μάθει να παράγει τις σωστές εξόδους για δεδομένες εισόδους. Στη συνέχεια, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να κάνει προβλέψεις για νέα, προηγουμένως αγνώστους, τύπους εισόδου.
Μερικά δημοφιλή παραδείγματα επιβλεπόμενης μάθησης περιλαμβάνουν:
Γραμμική Παλινδρόμηση: Ένας αλγόριθμος που προσπαθεί να προβλέψει μια συνεχή αριθμητική τιμή, όπως η τιμή ενός ακινήτου βάσει των χαρακτηριστικών του, όπως η τοποθεσία, το μέγεθος και η ηλικία.
Ταξινόμηση: Ένας αλγόριθμος που ταξινομεί ή κατηγοριοποιεί τα δεδομένα σε διακριτές κατηγορίες, όπως η αναγνώριση του είδους φυτού από εικόνες φύλλων.
Συστάσεις: Ένας αλγόριθμος που προτείνει προϊόντα ή περιεχόμενο σε χρήστες, βάσει των προηγούμενων προτιμήσεών τους.
Οι αλγόριθμοι επίβλεψης μάθησης αποτελούν έναν σημαντικό κομμάτι του φάσματος της μηχανικής μάθησης και εφαρμόζονται ευρέως σε πολλούς τομείς, όπως η ρομποτική, η ιατρική διάγνωση, η ψηφιακή διαφήμιση και η ανάλυση δεδομένων.
