مفهوم یادگیری تحت نظارت را توصیف کنید.
یادگیری تحت نظارت یک دسته از یادگیری ماشین است که شامل استفاده از داده های برچسب دار برای آموزش یک مدل برای انجام پیش بینی ها یا طبقه بندی های دقیق است. در این رویکرد، الگوریتم با جفت های ورودی-خرید یا نمونه هایی که خروجی مورد نظر شناخته شده است، فراهم می شود. الگوریتم سپس رابطه بین ورودی و خروجی را یاد می گیرد تا داده های جدید ندیده شده را به خروجی صحیح برساند. یادگیری تحت نظارت را می توان به دو دسته تقسیم کرد: طبقه بندی و رگرسیون. طبقه بندی شامل پیش بینی یک برچسب یا دسته بندی متناوب است در حالی که رگرسیون شامل پیش بینی یک ارزش مداوم است. فرآیند یادگیری تحت نظارت با جمع آوری و آماده سازی داده های آموزشی آغاز می شود. این داده ها برای آموزش مدل استفاده می شود که شامل تنظیم پارامترهای مدل برای به حداقل رساندن تفاوت بین پیش بینی شده و خروجی های واقعی است. هنگامی که مدل آموزش