A felügyelt tanulás egy gépi tanulási módszer, ahol az algoritmust olyan adatokkal tanítják, amelyek tartalmazzák a bemeneteket és a hozzájuk tartozó helyes kimeneteket.
A modell példákból tanul, például képekből, amelyekhez címkék tartoznak (macska, kutya). A cél, hogy a modell képes legyen új adatokra is helyesen előrejelzést adni.
Ez a legelterjedtebb gépi tanulási technika, amely számos üzleti probléma megoldásában segít.
Banki hitelbírálat (jó vagy rossz ügyfél), e-mail spam szűrés.
Az adatok címkézése, hogy a modell tanulni tudjon belőlük.
A célváltozó az a kimenet, amit a modell előre szeretne jelezni.
Az AI azon területe, ahol a számítógép adatokból tanul anélkül, hogy explicit módon programoznánk minden egyes lépést.
Az osztályozás egy prediktív modellezési módszer, ahol a cél az, hogy az adatok előre definiált kategóriákba kerüljenek.
A regresszió egy gépi tanulási módszer, amely folytonos értékek előrejelzésére szolgál.
A tanítókészlet az a konkrét adathalmaz, amelyet az AI-modell betanítására használnak.
A tesztkészlet egy külön adathalmaz, amellyel a betanított AI-modell teljesítményét mérik.
A validációs készlet olyan adathalmaz, amelyet a modell finomhangolására, az optimális paraméterek kiválasztására használnak.
