Обучение под присмотром

Обучение под присмотром (Supervised Learning) — это класс алгоритмов машинного обучения, в котором ИИ-модель обучается на размеченных данных, содержащих правильные ответы (целевые метки). Алгоритм анализирует входные примеры, сравнивает полученные результаты с эталонными данными и корректирует внутренние параметры, минимизируя ошибку. Основные задачи — классификация, регрессия, распознавание образов. Применяются такие методы как линейная/логистическая регрессия, деревья решений, опорные векторные машины, нейронные сети.

А теперь то же самое простыми словами

Представьте, что вы учите ребёнка рисовать. Вы показываете ему примеры, объясняете, как правильно держать карандаш и что нужно делать, а потом просите ребёнка повторить. Если у него получается хорошо, вы его хвалите, а если нет - поправляете. Обучение под присмотром в ИИ работает похожим образом - система получает большой набор размеченных данных (например, фото с подписями), на основе которых обучается распознавать нужные объекты или классифицировать информацию.