بناء نماذج التعلم الآلي الكلاسيكية مع التعلم الخاضع للإشراف
التعلم الخاضع للإشراف هو شكل من أشكال التعلم الآلي حيث تتعلم الخوارزمية من أمثلة البيانات. نحن نرسم بشكل تدريجي صورة لكيفية إنشاء التعلم الخاضع للإشراف تلقائيًا نموذجًا يمكنه عمل تنبؤات حول العالم الحقيقي. كما سنتطرق إلى كيفية اختبار هذه النماذج، والصعوبات التي يمكن أن تنشأ من تدريبها.
الأهداف التعليمية
خلال هذه الوحدة، سوف تتمكن مما يلي:
- تعريف التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
- استكشاف كيفية تأثير دوال التكلفة على عملية التعلم.
- اكتشاف كيفية تحسين النماذج من خلال الانخفاض المتدرج.
- تجربة معدلات التعلم، ومعرفة كيفية تأثيرها على التدريب.
المتطلبات الأساسية
الإلمام الأساسي بالمدخلات والمخرجات والنماذج