Uczenie nadzorowane (ang. Supervised Learning) to jedna z głównych metod uczenia maszynowego, w której model jest trenowany na oznaczonych danych. Oznacza to, że każdy przykład w zbiorze treningowym zawiera zarówno dane wejściowe, jak i odpowiadające im etykiety (wyniki). Celem uczenia nadzorowanego jest nauczenie modelu, jak przewidywać etykiety dla nowych, nieoznaczonych danych na podstawie wzorców wykrytych w danych treningowych.
Główne etapy uczenia nadzorowanego obejmują:
- Przygotowanie danych: Zbieranie i przetwarzanie danych, w tym podział na zbiory treningowe i testowe, oraz przygotowanie etykiet.
- Wybór modelu: Decyzja, jaki algorytm uczenia maszynowego zostanie użyty. Do najpopularniejszych algorytmów należą regresja liniowa, drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych (SVM) oraz sieci neuronowe.
- Trenowanie modelu: Proces, w którym model uczy się na podstawie danych treningowych, dostosowując swoje parametry, aby minimalizować różnice między przewidywaniami a rzeczywistymi etykietami.
- Ewaluacja modelu: Sprawdzanie skuteczności modelu na zbiorze testowym, który nie był używany podczas treningu. W tym etapie ocenia się dokładność, precyzję, czułość oraz inne metryki.
- Predykcja: Po zakończeniu procesu treningu model może być użyty do przewidywania etykiet dla nowych danych.
Uczenie nadzorowane znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak klasyfikacja e-maili (spam vs. nie spam), analiza sentymentu w recenzjach produktów, prognozowanie cen akcji, rozpoznawanie obrazów oraz wiele innych. Wymaga dużej ilości oznaczonych danych, co może być czasochłonne i kosztowne, ale pozwala na uzyskanie dokładnych modeli do rozwiązywania konkretnych problemów.
