N overvåget læring klasse etiketter for træning sprøverne er?
Supervised learning
Overvåget indlæring er den maskinlæringsopgave, der består i at lære en funktion, der kortlægger et input til et output baseret på eksempelpar med input-output-par. Den udleder en funktion fra mærkede træningsdata, der består af et sæt af træningseksempler. I overvåget indlæring er hvert eksempel et par bestående af et inputobjekt (typisk en vektor) og en ønsket outputværdi (også kaldet overvågningssignalet). En algoritme til overvåget indlæring analyserer træningsdataene og producerer en udledt funktion, som kan bruges til at kortlægge nye eksempler. Et optimalt scenarie vil gøre det muligt for algoritmen at bestemme klasselabels for usete tilfælde korrekt. Dette kræver, at læringsalgoritmen generaliserer fra træningsdataene til usete situationer på en "fornuftig" måde (se induktiv bias).
Supervised learning is the machine learning task of learning a function that maps an input to an output based on example input-output pairs. It infers a function from labeled training data consisting of a set of training examples. In supervised learning, each example is a pair consisting of an input object (typically a vector) and a desired output value (also called the supervisory signal). A supervised learning algorithm analyzes the training data and produces an inferred function, which can be used for mapping new examples. An optimal scenario will allow for the algorithm to correctly determine the class labels for unseen instances. This requires the learning algorithm to generalize from the training data to unseen situations in a "reasonable" way (see inductive bias).
Supervised learning