N handledd lärolektion etiketter av träningsprov är?
Supervised learning
Övervakad inlärning är en maskininlärningsuppgift som går ut på att lära sig en funktion som mappar en inmatning till en utmatning baserat på exempel på inmatnings- och utmatningspar. Den härleder en funktion från märkta träningsdata som består av en uppsättning träningsexempel. I övervakad inlärning är varje exempel ett par som består av ett inmatningsobjekt (vanligtvis en vektor) och ett önskat utdatavärde (även kallat övervakningssignal). En algoritm för övervakad inlärning analyserar träningsdata och producerar en härledd funktion som kan användas för att mappa nya exempel. Ett optimalt scenario gör det möjligt för algoritmen att korrekt bestämma klassbeteckningarna för oanvända fall. Detta kräver att inlärningsalgoritmen generaliserar från träningsdata till osynliga situationer på ett "rimligt" sätt (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