استخراج الخطوات لحل مشكلة معينة للتعلم الآلي المشرف من النص التالي
Context:لحل مشكلة معينة للتعلم تحت الإشراف، يجب على المرء تنفيذ الخطوات التالية:  تحديد نوع أمثلة التدريب. قبل القيام بأي شيء آخر ، يجب على المستخدم أن يقرر أي نوع من البيانات سيتم استخدامها كمجموعة تدريب. في حالة تحليل الخط اليدوي، على سبيل المثال، قد يكون هذا حرفًا واحدًا مكتوبًا بخط اليد، أو كلمة مكتوبة بخط اليد بالكامل، أو جملة كاملة مكتوبة بخط اليد أو ربما فقرة كاملة مكتوبة بخط اليد. اجمع مجموعة تدريب يجب أن تكون مجموعة التدريب ممثلة لاستخدام الوظيفة في العالم الحقيقي. وبالتالي، يتم جمع مجموعة من الأجسام المدخلة ويتم أيضا جمع المخرجات المقابلة، إما من الخبراء البشريين أو من القياسات. تحديد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. تعتمد دقة الوظيفة المتعلمة بشكل كبير على كيفية تمثيل كائن الإدخال. عادة، يتم تحويل الكائن المدخل إلى متجه سمة، والذي يحتوي على عدد من السمات التي هي وصفية للكائن. يجب ألا يكون عدد الميزات كبيرًا جدًا ، بسبب لعنة الأبعاد ؛ ولكن يجب أن تحتوي على معلومات كافية للتنبؤ بدقة بالمخرجات. تحديد هيكل الدالة المتعلمة وخوارزمية التعلم المقابلة. على سبيل المثال ، قد يختار المهندس استخدام آلات متجه الدعم أو أشجار القرار. أكمل التصميم قم بتشغيل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة تتطلب بعض خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف من المستخدم تحديد معايير تحكم معينة. يمكن تعديل هذه المعلمات من خلال تحسين الأداء على مجموعة فرعية (تسمى مجموعة التحقق من الصحة) من مجموعة التدريب ، أو عن طريق التحقق من الصحة المتقاطعة. تقييم دقة الدالة المكتشفة. بعد تعديل المعلمات والتعلم ، يجب قياس أداء الوظيفة الناتجة على مجموعة اختبار منفصلة عن مجموعة التدريب.
استخدم الخطوات التالية لحل مشكلة معينة للتعلم تحت الإشراف: 1. تحديد نوع من أمثلة التدريب، 2. اجمع مجموعة تدريب 3. تحديد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. 4. تحديد هيكل الدالة المتعلمة وخوارزمية التعلم المقابلة. خمسة. قم بتشغيل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة ستة تقييم دقة الدالة المكتشفة.