اخرج الخطوات لحل مشكلة معينة للتعلم الآلي تحت الإشراف من النص التالي
Context:لحل مشكلة معينة من التعلم المراقب، واحد لازم ينفذ الخطوات التالية:  حدد نوع مثال التدريب. قبل ان يعمل اي شي اخر، المستخدم لازم يقرر اي نوع من البيانات يستخدم كمجموعة تدريب. في حالة تحليل الخط اليدوي، على سبيل المثال، يمكن ان يكون هذا حرف واحد مكتوب بخط اليد، كلمة مكتوبة بخط اليد الكامل، جملة كاملة مكتوبة بخط اليد او ربما فقرة كاملة مكتوبة بخط اليد. اجمع مجموعة تدريب. مجموعة التدريب لازم تكون ممثلة لاستخدام الوظيفة في العالم الحقيقي. لذلك، يتم جمع مجموعة من الاشياء المدخلة ويتم جمع المخرجات المقابلة ايضاً، سواء من الخبراء البشريين او من القياسات. حدد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. دقة الوظيفة المتعلمة تعتمد بقوة على كيفية تمثيل موضوع الإدخال. عادةً، يتحول الكائن المدخل إلى متجه ميزة، والذي يحتوي على عدد من الميزات التي هي وصفية للكائن. عدد الميزات لا يَجِبُ أَنْ يَكُونَ كبيراً جداً، بسبب لعنة الأبعاد؛ لكن يَجِبُ أَنْ يَتَضَمَّنَ ما يكفي من المعلومات للتنبؤ بدقة بالمخرجات. حدد هيكل الوظيفة المتعلمة و خوارزمية التعلم المقابلة. مثلًا، المهندس ممكن يختار يستخدم آلات متجه الدعم او اشجار القرار. اكمل التصميم. اعمل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة. بَعْضَ الخوارزمياتِ المُشَاهَدَةِ تَطْلُبُ مِنَ المُستخدمِ انْ يُحدِدَ بعضَ معاييرِ التَحْكِيمِ. هذي المعلمات ممكن تتم تعديلها عن طريق تحسين الأداء على مجموعة فرعية (التي تسمى مجموعة التحقق من الصلاحية) من مجموعة التدريب، او عن طريق التحقق من الصلاحية المتقاطعة. اقيم دقة الوظيفة المكتشفة. بعد تعديل المعلمات والتعلم، يجب قياس أداء الوظيفة الناتجة على مجموعة اختبار منفصلة عن مجموعة التدريب.
استخدم الخطوات التالية لحل مشكلة معينة للتعلم المراقب: واحد. حدد نوع مثالات التدريب، اثنين. اجمع مجموعة تدريب. ثالثاً. حدد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. أربعة. حدد هيكل الوظيفة المتعلمة و خوارزمية التعلم المقابلة. خمسة. اعمل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة. ستة. اقيم دقة الوظيفة المكتشفة.