Denetimli Öğrenme

Etiketli örnekler üzerinden girdiler ile hedef çıktılar arasındaki ilişkinin öğrenildiği temel öğrenme paradigması.

Denetimli öğrenme, yapay zekâ ve makine öğrenmesinin en temel çalışma biçimlerinden biridir. Burada model, girdi verileri ile onlara ait doğru cevaplar üzerinden eğitilir; yani sisteme neyin doğru olduğu açık biçimde gösterilir. Amaç, bu ilişkileri öğrenerek yeni ve görülmemiş veriler için de doğru tahminler üretebilmektir. Sınıflandırma ve regresyon problemleri bu yaklaşımın en yaygın örnekleridir. Fakat denetimli öğrenmenin başarısı yalnızca algoritma seçimine bağlı değildir; etiket kalitesi, veri dengesi, örnek çeşitliliği ve doğru değerlendirme yaklaşımı da sonucun kalitesini doğrudan belirler. Kısacası, iyi etiketli veri çoğu zaman iyi modelden önce gelir.