استخراج الخطوات لحل مشكلة تعلم آلي مشرفة معينة من النص التالي
Context:علشان نحل مشكلة معينة من التعلم المشرف، لازم الواحد يقوم بالخطوات اللي جاية:  حدد نوع أمثلة التدريب. قبل ما يعمل أي حاجة تانية، المستخدم لازم يقرر نوع البيانات اللي هيتستخدم كمجموعة تدريب. في حالة تحليل الكتابة اليدوية، على سبيل المثال، ممكن يكون هذا حرف واحد مكتوب بخط اليد، كلمة مكتوبة بخط اليد كاملة، جملة كاملة مكتوبة بخط اليد أو ربما فقرة كاملة مكتوبة بخط اليد. جمع مجموعة تدريب. لازم تكون مجموعة التدريب ممثلة للاستخدام الحقيقي للدالة. وبالتالي، بيتم جمع مجموعة من الأجسام المدخلة ويتم جمع المخرجات المتطابقة كمان، إما من الخبراء البشر أو من القياسات. حدد تمثيل ميزة الإدخال للدالة المتعلمة. دقة الوظيفة المتعلمة بتعتمد بشكل كبير على طريقة تمثيل جسم الإدخال. عادةً، بيتم تحويل جسم الإدخال إلى متجه سمات، اللي بيحتوي على عدد من السمات اللي بتوصف الكائن. عدد الميزات مش لازم تكون كبيرة جداً، بسبب لعنة الأبعاد؛ لكن لازم تحتوي على معلومات كفاية للتنبؤ بدقة بالمخرجات. حدد بنية الدالة المتعلمة وخوارزمية التعلم اللي بتوافقها. على سبيل المثال، المهندس ممكن يختار يستخدم آلات متجهات الدعم أو أشجار القرار. أكمل التصميم. شغل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة. بتحتاج بعض خوارزميات التعلم المشرف على المستخدم لتحديد معايير تحكم معينة. ممكن تتعديل المعلمات دي عن طريق تحسين الأداء على مجموعة فرعية (بيسميها مجموعة التحقق من الصحة) من مجموعة التدريب، أو عن طريق التحقق من الصحة المتقاطعة. تقييم دقة الوظيفة المتعلمة. بعد تعديل المعلمات والتعلم، يجب قياس أداء الوظيفة الناتجة على مجموعة اختبار منفصلة عن مجموعة التدريب.
استخدم الخطوات التالية علشان تحل مشكلة معينة للتعلم المشرف: واحد. حدد نوع أمثلة التدريب، ٢. جمع مجموعة تدريب. ٣. حدد تمثيل ميزة الإدخال للدالة المتعلمة. ٤. حدد بنية الدالة المتعلمة وخوارزمية التعلم اللي بتوافقها. خمسة. شغل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة. ستة. تقييم دقة الوظيفة المتعلمة.