استخراج الخطوات لحل مشكلة معينة للتعلم الآلي المشرف من النص التالي
Context:علشان نحل مشكلة معينة للتعلم تحت الإشراف، لازم نحقق الخطوات التالية:  حدد نوع مثال التدريب. قبل ما يعمل شي تاني، المستخدم لازم يقرر أي نوع من البيانات لازم يستخدم كمجموعة تدريب. في حالة تحليل الكتابة اليدوية، مثلاً، ممكن تكون حرف مكتوب بخط يدوي واحد، كلمة مكتوبة بخط يدوي كاملة، جملة كاملة مكتوبة بخط يدوي أو ربما فقرة كاملة مكتوبة بخط يدوي. جمع مجموعة تدريب. المجموعة التدريبية لازم تكون ممثلة لاستخدام الوظيفة بالعالم الحقيقي. عشان كدا، بتتجمع مجموعة من الأجسام المدخلة وتتجمع المخرجات المقابلة، إما من الخبراء البشريين أو من القياسات. حدد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. دقة الوظيفة المتعلمة بتعتمد بشدة على كيفية تمثيل موضوع الإدخال. عادةً، بيحول شي الإدخال لمتجه ميزة، اللي بيحتوي على عدد من الميزات اللي بتصف الشي. عدد الميزات ما لازم يكون كتير، عشان لعنة الأبعاد؛ بس لازم يحتوي على معلومات كفاية عشان يتوقع الناتج بدقة. حدد هيكل الوظيفة المتعلمة وخوارزمية التعلم المقابلة. مثلاً، المهندس ممكن يختار يستخدم آلات متجهة الدعم أو أشجار القرار. خلص التصميم. شغل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة. بعض خوارزميات التعلم المشرف بتطلب من المستخدم يحدد معايير تحكم معينة. ممكن تعديل هالمعلمات عن طريق تحسين الأداء على مجموعة فرعية (بتسمى مجموعة التحقق من الصحة) من مجموعة التدريب، أو عن طريق التحقق من الصحة المتقاطعة. تقييم دقة الوظيفة المتعلمة. بعد تعديل المعلمات والتعلم، لازم يقيس أداء الوظيفة الناتجة على مجموعة اختبار منفصلة عن مجموعة التدريب.
استخدم الخطوات التالية لحل مشكلة معينة للتعلم تحت الإشراف: 1. حدد نوع أمثلة التدريب، 2. جمع مجموعة تدريب. 3. حدد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. 4. حدد هيكل الوظيفة المتعلمة وخوارزمية التعلم المقابلة. خمسة. شغل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة. ستة تقييم دقة الوظيفة المتعلمة.