اخرج الخطوات لحل مشكلة معينة للتعلم الآلي من النص التالي
Context:لحل مشكلة معينة للتعلم تحت الإشراف، يجب على المرء ان يقوم بالخطوات التالية:  حدد نوع مثالات التدريب. قبل اي عمل اخر، المستخدم يجب ان يقرر اي نوع من البيانات يستخدم كمجموعة تدريب. في حالة تحليل الكتابة اليدوية، على سبيل المثال، قد يكون هذا حرف واحد مكتوب بخط اليد، كلمة مكتوبة بخط اليد كاملة، جملة كاملة مكتوبة بخط اليد أو ربما فقرة كاملة مكتوبة بخط اليد. اجمع مجموعة تدريب. مجموعة التدريب لازم تكون ممثلة لاستخدام الوظيفة في العالم الحقيقي. بالتالي، يتم تجميع مجموعة من الأجسام المدخلة ويتم تجميع المخرجات المقابلة، إما من خبراء بشريين أو من القياسات. حدد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. دقة الوظيفة المتعلمة تعتمد بشدة على كيفية تمثيل كائن الإدخال. عادةً، يتحول الكائن المدخل إلى متجه سمات، والذي يحتوي على عدد من السمات التي هي وصفية للكائن. عدد الميزات لا يجب ان يكون كبير جدا، بسبب لعنة الأبعاد؛ لكن يجب ان يحتوي على معلومات كافية للتنبؤ بدقة بالمخرجات. حدد هيكل الدالة المتعلمة و خوارزمية التعلم المقابلة. مثلا، المهندس ممكن يختار يستخدم آلات متجه دعم او اشجار قرار. اكمل التصميم. اعمل خوارزميه التعلم على مجموعة التدريب المجمعه. بعض خوارزميات التعلم المراقب تتطلب من المستخدم تحديد معايير تحكم معينة. ممكن تعديل هذه المعلمات عن طريق تحسين الأداء على مجموعة فرعية (تسمى مجموعة التحقق من الصحة) من مجموعة التدريب، أو عن طريق التحقق من الصحة المتقاطعة. تقييم دقة الوظيفه المتعلمة. بعد تعديل المعلمات والتعلم، يجب قياس أداء الوظيفة الناتجة على مجموعة اختبار منفصلة عن مجموعة التدريب.
استخدم الخطوات التالية لحل مشكلة معينة للتعلم تحت الإشراف: واحد. حدد نوع مثالات التدريب، ثاني. اجمع مجموعة تدريب. 3. حدد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. اربعة. حدد هيكل الدالة المتعلمة و خوارزمية التعلم المقابلة. خمسة. اعمل خوارزميه التعلم على مجموعة التدريب المجمعه. ستة. تقييم دقة الوظيفه المتعلمة.