استخراج الخطوات لحل مشكلة معينة للتعلم الآلي تحت الإشراف من النص التالي
Context:لحل مشكلة معينة من التعلم المشرف، لازم الواحد يقوم بالخطوات التالية:  حدد نوع مثال التدريب. قبل ما يعمل اي شي، المستخدم لازم يقرر أي نوع من البيانات يستخدم 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. مجموعة التدريب لازم تكون ممثلة لاستخدام الوظيفة في العالم الحقيقي. وبالتالي، يتم جمع مجموعة من الأجسام المدخلة ويتم جمع المخرجات المقابلة، إما من الخبراء البشريين أو من القياسات. حدد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. دقة الوظيفة المتعلمة تعتمد بشدة على كيفية تمثيل موضوع الإدخال. عادةً، بيتم تحويل الكائن المدخل إلى متجه ميزة، والذي يحتوي على عدد من الميزات التي هي وصفية للكائن. عدد الميزات ما لازم يكون كبير جدا، بسبب لعنة الأبعاد؛ لكن لازم يحتوي على معلومات كافية للتنبؤ بدقة بالمخرجات. حدد هيكل الوظيفة المتعلمة وخوارزمية التعلم المقابلة. مثلاً، المهندس ممكن يختار يستخدم آلات متجه الدعم أو أشجار القرار. خلص التصميم. شغلي خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة. شوي من خوارزميات التعلم المشرف 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 الوظيفة 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: 1. حدد نوع مثال التدريب، 2. جمع مجموعة تدريب. 3. حدد تمثيل الميزة المدخلة للدالة المتعلمة. 4. حدد هيكل الوظيفة المتعلمة وخوارزمية التعلم المقابلة. خمسة. شغلي خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب المجمعة. ستة تقييم دقة الوظيفة المتعلمة.