Uczenie nadzorowane to jeden z głównych typów uczenia maszynowego, w którym algorytm uczenia jest uczy się na podstawie danych, które są już oznaczone z góry przez człowieka. W przeciwieństwie do uczenia nienadzorowanego, w którym algorytm uczenia jest pozostawiony sam sobie, by odkryć wzorce w danych, uczenie nadzorowane polega na tym, że algorytm uczenia jest wspierany przez ludzkiego nauczyciela, który dostarcza mu informacji zwrotnych i poprawek.
Istnieje wiele różnych zastosowań uczenia nadzorowanego, ale najczęściej stosuje się go do klasyfikacji i regresji. W przypadku klasyfikacji algorytm uczenia jest uczy się na podstawie danych, które są już oznaczone przez człowieka jako należące do określonych klas. Na przykład, jeśli chcemy stworzyć algorytm, który będzie potrafił rozpoznawać różne gatunki ptaków na podstawie ich zdjęć, to możemy pokazać algorytmowi zdjęcia różnych gatunków ptaków, a następnie oznaczyć je jako należące do określonych klas (np. “sikora”, “dzięcioł”, “sowa”). Algorytm uczy się na podstawie tych danych, a następnie jest w stanie przewidzieć, do jakiej klasy należy nowe zdjęcie ptaka, którego jeszcze nie widział.
W przypadku regresji algorytm uczenia jest uczy się na podstawie danych, które są już oznaczone przez człowieka jako pewne wartości. Na przykład, jeśli chcemy stworzyć algorytm, który będzie potrafił przewidzieć cenę nieruchomości na podstawie jej cech (np. wielkości, liczby pokoi, lokalizacji), to możemy pokazać algorytmowi zestaw danych zawierający te cechy oraz ceny nieruchomości, które już zostały ustalone przez rynki. Algorytm uczy się na podstawie tych danych i jest w stanie przewidzieć, jaka będzie cena nowej nieruchomości, której cechy są mu pokazane.
Zalety:
Jedną z głównych zalet uczenia nadzorowanego jest to, że algorytm uczenia jest w stanie uczyć się szybciej niż w przypadku uczenia nienadzorowanego, ponieważ otrzymuje on bezpośrednie wskazówki od nauczyciela. Algorytm może też być lepiej dostosowany do określonych zadań, ponieważ jest on uczy się na podstawie danych, które są już oznaczone przez człowieka.
Wady:
Jednak uczenie nadzorowane ma też pewne ograniczenia. Po pierwsze, wymaga ono dużej ilości danych oznaczonych przez człowieka, co może być czasochłonne i kosztowne. Po drugie, algorytm uczenia może być ograniczony przez błędy ludzkich nauczycieli i brak pełnej reprezentatywności danych oznaczanych przez nich.
Ogólnie rzecz biorąc, uczenie nadzorowane jest ważnym narzędziem w uczeniu maszynowym, szczególnie w przypadkach, gdy mamy dużo danych oznaczonych przez człowieka i chcemy szybko uzyskać dobre wyniki. Ważne jest jednak, aby pamiętać o jego ograniczeniach i stosować go odpowiedzialnie.