یادگیری ماشین با نظارت

زمان تخمینی مطالعه: 17دقیقه  

یادگیری ماشین (Machine Learning) یک حوزه از علوم کامپیوتر است که به ماشین‌ها و سیستم‌ها امکان یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد. به عبارت دیگر، در یادگیری ماشین، ماشین‌ها قادر به انجام وظایف و بهبود عملکرد خود در اجرای آن وظایف بر اساس داده‌های ورودی هستند. در مقابل برنامه‌های کلاسیک، که به صورت مستقیم توسط برنامه‌نویس نوشته می‌شوند و قوانین و الگوریتم‌های مشخصی را برای انجام وظایف دنبال می‌کنند، در یادگیری ماشین، مدل‌ها با تجزیه و تحلیل داده‌های ورودی و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، خود را آموزش می‌دهند و تجربه‌اندوزی می‌کنند. یادگیری ماشین به سه شکل اصلی تقسیم می‌شود: یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و تقویتی تقسیم می‌شود. در یادگیری نظارت شده، داده‌های ورودی به همراه برچسب‌های مربوط به آن‌ها در اختیار ماشین قرار می‌گیرند تا مدل بتواند بر اساس آن‌ها برچسب‌های جدید را پیش‌بینی کند. در یادگیری بدون نظارت، داده‌های ورودی بدون برچسب به ماشین داده می‌شوند و ماشین سعی می‌کند الگوها، ساختارها و روابط مخفی در داده‌ها را شناسایی کند. در یادگیری تقویتی، مدل بر مبنای الگوی پاداش و جریمه عمل می‌کند و سعی می‌کند در گذر زمان بهترین عملکرد را ارائه دهد. در حال حاضر یادگیری ماشین در بسیاری از زمینه‌ها و صنایع، از جمله پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگو، تصویربرداری پزشکی، پیش‌بینی بازار، خودروهای بدون سرنشین، توصیه‌گرها و بسیاری از سایر زمینه‌ها استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین نظارت شده چیست؟

یادگیری ماشین نظارت شده (Supervised Machine Learning) یکی از روش‌های اصلی در حوزه یادگیری ماشین است. در این روش، یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های آموزشی که شامل ویژگی‌ها و برچسب‌ها یا خروجی مورد نظارت است، آموزش داده می‌شود. هدف اصلی یادگیری ماشین نظارت شده، پیش‌بینی برچسب‌ها برای داده‌های جدید است. به طور کلی، فرایند یادگیری ماشین نظارت شده شامل مراحل زیر است:

1. جمع‌آوری داده‌ها

 در ابتدا، باید داده‌های آموزشی که شامل ویژگی‌ها و برچسب‌ها هستند، جمع‌آوری شوند. ویژگی‌ها نشان‌دهنده خصلت‌های مختلف داده‌ها هستند و برچسب‌ها بیان‌گر خروجی مورد نظارت یا داده‌های مورد انتظار هستند. در این فرآیند، داده‌های ورودی همراه با برچسب‌ها یا خروجی بررسی شده جمع‌آوری می‌شود. در یادگیری ماشین نظارت شده، داده‌های ورودی معمولا شامل ویژگی‌ها (features) هستند که نشان دهنده ویژگی‌های مختلف داده‌ها هستند. برای مثال، در یک برنامه تشخیص تصویر، ویژگی‌ها می‌توانند پیکسل‌های تصویر باشند و در یک برنامه پیش‌بینی قیمت خانه، ویژگی‌ها می‌توانند شامل متغیرهای مانند مساحت، تعداد اتاق‌ها، موقعیت جغرافیایی و سایر ویژگی‌های مرتبط با خانه باشند. همچنین، هر داده ورودی باید دارای برچسب (label) یا خروجی مورد نظارت (supervisory output) مرتبط با آن باشد. این برچسب‌ها نشان دهنده وضعیت مورد نظارت، کلاس یا خروجی مورد انتظار است که مدل باید بر اساس ویژگی‌ها به آن پاسخ دهد.

به طور کلی، جمع‌آوری داده‌ها در یادگیری ماشین نظارت شده مهم است، زیرا کیفیت و کمیت داده‌های آموزشی می‌تواند تاثیر زیادی بر کارایی و دقت مدل نهایی داشته باشد. برای جمع‌آوری داده‌ها، می‌توان از منابع مختلفی مانند پایگاه داده‌ها، وب و سایر منابع داده استفاده کرد. همچنین، در برخی موارد، نیاز به برچسب‌دهی دستی برای داده‌ها وجود دارد که می‌تواند زمان‌بر و هزینه‌بر باشد.

2. پیش‌پردازش داده‌ها

پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری ماشین نظارت شده، مجموعه‌ای از فرآیندها و تکنیک‌هایی است که قبل از آموزش مدل، داده‌های ورودی را آماده می‌کند و تبدیلاتی روی آن‌ها انجام می‌دهد تا بهبود کیفیت و قابلیت استخراج الگوهای موجود در داده‌ها را فراهم کند. همچنین می‌تواند شامل مراحل مختلفی باشد که به طور معمول در مسیر آماده‌سازی داده‌ها قرار می‌گیرند. برخی از این مراحل به شرح زیر هستند:

1. تمیزکاری داده (Data Cleaning): در این مرحله، داده‌ها بررسی و پاک‌سازی می‌شوند تا از نویزها، داده‌های ناقص و اطلاعات تکراری خالی شوند. به طور مثال، ممکن است بخشی از داده‌ها خالی باشد یا داده‌های نامعتبر داشته باشیم که باید مورد تصحیح و حذف قرار گیرند.
2. تبدیل ویژگی‌ها (Feature Transformation): در این مرحله، ویژگی‌های ورودی به شکل مناسبی تبدیل می‌شوند تا برای مدل یادگیری ماشین قابل استفاده باشند. این تبدیلات می‌تواند شامل رمزگذاری داده‌های دسته‌ای (Categorical Encoding)، مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling) و تبدیل ویژگی‌ها به فضای ویژگی‌های جدید (Feature Extraction) با استفاده از تکنیک‌هایی مانند PCA سرنام (Principal Component Analysis) یا LDA سرنام (Linear Discriminant Analysis) باشد.
3. انتخاب ویژگی (Feature Selection): در صورتی که تعداد ویژگی‌ها زیاد و بی‌اهمیت باشد، می‌توان از فرایند انتخاب ویژگی استفاده کرد تا تعداد ویژگی‌های مورد استفاده در مدل را کاهش داد. این کار می‌تواند به حذف ویژگی‌هایی که اطلاعات تکراری یا کم اهمیت دارند، منجر شود و ساده‌سازی مدل و بهبود عملکرد آن‌را به همراه داشته باشد.
4. تقسیم داده‌ها (Data Splitting): داده‌ها به دو یا چند بخش تقسیم می‌شوند، مانند مجموعه آموزش، مجموعه اعتبارسنجی (Validation) و مجموعه آزمون (Test). مجموعه‌های آموزش و اعتبارسنجی برای مسایل آموزش و ارزیابی مدل استفاده می‌شوند. تقسیم داده‌ها به این صورت باعث می‌شود که مدل روی داده‌های آموزشی، آموزش داده شود، سپس، روی داده‌های اعتبارسنجی ارزیابی شود و در نهایت روی داده‌های آزمون برای ارزیابی نهایی استفاده شود.
5. استانداردسازی داده‌ها (Data Standardization): در برخی موارد، استانداردسازی داده‌ها می‌تواند بهبود عملکرد مدل را فراهم کند. این عمل شامل تبدیل ویژگی‌ها به مقیاس مشخصی است که متناسب با مدل و الگوریتم استفاده شده باشد، مانند میانگین صفر و واریانس یک.

3. انتخاب مدل

انتخاب مدل در یادگیری ماشین نظارت شده به معنای انتخاب یک الگوریتم یا معماری مدل است که برای حل مساله‌ خاصی استفاده می‌شود. انتخاب مدل مناسب بسیار مهم است، زیرا عملکرد و دقت مدل نهایی به طور قابل توجهی به استفاده از یک مدل مناسب و متناسب با مساله و داده‌ها بستگی دارد. در انتخاب مدل، موارد زیر را می‌توان در نظر گرفت:

1. نوع مسئله: نوع مسئله مهم‌ترین عامل در انتخاب مدل است. آیا مساله شما یک مساله طبقه‌بندی (Classification) است؟ آیا یک مساله پیش‌بینی (Prediction) است؟ آیا مساله رگرسیون (Regression) است؟ با توجه به نوع مساله، مدل‌های مختلفی وجود دارند که برای هر نوع مساله بهترین عملکرد را ارائه می‌دهند.
2. حجم داده‌ها: حجم داده‌ها نیز تاثیر زیادی در انتخاب مدل دارد. برای مجموعه‌ داده‌های کوچک، ممکن است مدل‌های ساده‌تر و کم‌پیچیده‌تر مانند رگرسیون خطی یا ماشین بردار پشتیبان (SVM) مناسب باشند، در حالی که برای مجموعه‌های داده بزرگ، مدل‌های پیچیده‌تر مانند شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و الگوریتم‌های یادگیری ماشین مبتنی بر درخت (Tree-Based Machine Learning Algorithms) می‌توانند عملکرد بهتری داشته باشند.
3. پیچیدگی مدل: پیچیدگی مدل نیز باید در نظر گرفته شود. مدل‌های پیچیده‌تر معمولا توانایی بیشتری در تقلید الگوهای پیچیده و استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها دارند، اما در مقابل، ممکن است با مشکلاتی مانند بیش‌برازش (Overfitting) روبه‌رو شوند و بر روی داده‌های جدید عملکرد ضعیف‌تری داشته باشند. در برخی موارد، استفاده از مدل‌های ساده با کارایی قابل قبول می‌تواند ترجیح داده شود.
4. تنوع مدل‌ها: ممکن است بررسی و آزمون چند مدل مختلف برای مساله‌ مفید باشد. با آزمون و بررسی چند مدل مختلف، می‌توانید مشاهده کنید که هر مدل در مساله‌ خاص چه عملکردی ارائه می‌دهد و کدام یک بهترین عملکرد را ارائه می‌دهد.
5. منابع و زمان مورد نیاز: در نظر داشته باشید که برخی از مدل‌ها به منابع سنگینی به ویژه در حوزه پردازشی و حافظه نیاز دارند. قبل از انتخاب مدل، منابع مورد نیاز را بررسی کنید و اطمینان حاصل کنید که منابع لازم را در اختیار دارید.

در نهایت، برای انتخاب مدل مناسب، می‌توانید از روش‌های ارزیابی مدل مانند اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و معیارهای ارزیابی مانند دقت (Accuracy)، پیش‌بینی (Precision)، فراخوانی (Recall) و دیگر سنجه‌ها استفاده کنید.

4. آموزش مدل

آموزش مدل در یادگیری ماشین نظارت شده به معنای آموزش یک مدل با استفاده از داده‌های آموزشی مربوط است. در این روش، مدل با استفاده از داده‌های ورودی و خروجی مربوط به طور مداوم آموزش داده می‌شود تا بتواند الگوها و قوانین موجود در داده‌ها را فرابگیرد و برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی داده‌های جدید استفاده شود. فرآیند آموزش مدل در یادگیری ماشین نظارت شده شامل مراحل زیر است:

1. جمع‌آوری داده‌های آموزشی: در ابتدا، باید داده‌های آموزشی مناسب جمع‌آوری شود. این داده‌ها شامل نمونه‌های ورودی و خروجی مربوط هستند که برای آموزش مدل استفاده می‌شوند. این داده‌ها باید به طور معتبر و نماینده مساله‌ مورد نظر باشند.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: در این مرحله، داده‌های آموزشی ممکن است نیاز به پیش‌پردازش داشته باشند تا نمادهای خاص، توکن‌های معنایی یا تصحیح خطاهای نویزی به درستی انجام شود و خاصیت‌های مفیدی استخراج شود. برخی از فرآیندهای پیش‌پردازش می‌تواند شامل نرمال‌سازی داده‌ها، کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)، توکن‌سازی (Tokenization) و استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction) باشد.
3. در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش داده می‌شود. این فرآیند شامل ارسال داده‌های ورودی به مدل، محاسبه خروجی تخمینی توسط مدل و مقایسه آن با خروجی مورد انتظار است. با استفاده از تابع هدف مدل، پارامترهای مدل به طور مداوم به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که خطا بین خروجی تخمینی و خروجی مورد انتظار کاهش یابد. به طور کلی، از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند انتشار متوازن (Gradient Descent) و انتشار به‌روزرسانی‌های مستقیم (Stochastic Gradient Descent) برای بهینه‌سازی پارامترهای مدل استفاده می‌شود.

5. ارزیابی مدل

ارزیابی مدل در یادگیری ماشین نظارت شده به معنای ارزیابی عملکرد و کیفیت مدل آموزش داده شده با استفاده از داده‌های ارزیابی یا داده‌های تست است. هدف از ارزیابی مدل، اندازه‌گیری قدرت پیش‌بینی مدل بر روی داده‌های جدید و ارزیابی عملکرد آن است. برای ارزیابی مدل در یادگیری ماشین نظارت شده، می‌توان از معیارهای مختلفی استفاده کرد. در زیر، چند معیار ارزیابی رایج در یادگیری ماشین نظارت شده آورده شده است:

1. دقت (Accuracy): دقت مدل نسبت تعداد نمونه‌هایی است که به درستی تشخیص داده می‌شوند به تعداد کل نمونه‌ها است. این معیار نشان می‌دهد که مدل چه میزان از داده‌ها را به درستی تشخیص می‌دهد. به عنوان مثال، اگر مدل 100 نمونه را به درستی تشخیص داده و تعداد کل نمونه‌ها 120 باشد، دقت مدل برابر با 100/120 = 0.833 (یا 83.3٪) خواهد بود.
2. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix): ماتریس درهم‌ریختگی نشان می‌دهد که مدل چه تعداد نمونه را به درستی و به طور غلط در هر دسته طبقه‌بندی کرده است. معیارهای دیگری مانند دقت، فراخوانی و دقت می‌توانند از ماتریس درهم‌ریختگی محاسبه شوند.
3. فراخوانی (Recall): فراخوانی نسبت تعداد نمونه‌هایی است که به درستی به عنوان مثبت تشخیص داده شده‌اند به تعداد کل نمونه‌های واقعی مثبت. این معیار نشان می‌دهد که مدل چه میزان از نمونه‌های مثبت را به درستی تشخیص می‌دهد.
4. دقت (Precision): دقت نسبت تعداد نمونه‌هایی است که به درستی به عنوان مثبت تشخیص داده شده‌اند به تعداد کل نمونه‌هایی که مدل به عنوان مثبت تشخیص داده است. این معیار نشان می‌دهد که مدل چه میزان از نمونه‌هایی که به عنوان مثبت تشخیص داده شده‌اند، واقعا مثبت هستند.
5. F1-Score: F1-Score معیاری است که ترکیبی از دقت و فراخوانی است و برای تعادل بین حساسیت و دقت در مسایل نامتوازن مانند تشخیص تقلب، تشخیص بیماری‌های نادر و غیره استفاده می‌شود.

علاوه بر معیارهای فوق، برای ارزیابی مدل در یادگیری ماشین نظارت شده می‌توان از معیارهای دیگری نیز استفاده کرد که به نوع و خصوصیات مساله و داده‌ها وابسته است. به عنوان مثال:

منحنی مشخصه عملکرد (ROC Curve) و مساحت زیر منحنی ROC (AUC): این معیارها برای ارزیابی عملکرد مدل در مسایل دسته‌بندی دودویی استفاده می‌شوند و نشان می‌دهند که مدل چقدر توانایی تفکیک بین دو دسته را دارد.

خطای میانگین مربعات (Mean Squared Error – MSE): برای مسایل رگرسیون، معیار MSE به عنوان معیاری برای اندازه‌گیری خطا و فاصله بین خروجی مدل و مقادیر واقعی استفاده می‌شود.

به طور کلی، ارزیابی مدل در یادگیری ماشین نظارت شده با استفاده از معیارهای مختلفی صورت می‌گیرد و بسته به نوع مساله و نیاز‌های کاربردی می‌توان معیارهای مناسب را انتخاب کرد. همچنین، در برخی موارد ممکن است نیاز به ارزیابی‌های تکمیلی و معیارهای دیگری نیز باشد تا به طور جامع‌تر عملکرد مدل را بررسی کرد.

6. بهبود مدل

در صورتی که عملکرد مدل قابل قبول نباشد، می‌توان مراحل آموزش و ارزیابی را تکرار کرده و مدل را بهبود بخشید. بهبود مدل می‌تواند شامل تغییر معماری مدل، تغییر پارامترهای مدل، تنظیم بهینه‌سازی، افزایش حجم داده آموزشی و استفاده از تکنیک‌های رگولاریزاسیون و جلوگیری از بیش‌برازش باشد.

در نهایت، پس از آموزش مدل نهایی و ارزیابی مناسب، می‌توان از مدل آموزش دیده‌شده برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی داده‌های جدید استفاده کرد.

یادگیری ماشین با نظارت در چه زمینه‌هایی استفاده می‌شود؟

یادگیری ماشین با نظارت (Supervised Learning) یکی از روش‌های مهم در حوزه یادگیری ماشین است و در زمینه‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد. از مهم‌ترین زمینه‌هایی که از یادگیری ماشین نظارت شده بهره می‌برند به موارد زیر باید اشاره کرد:

1. دسته‌بندی (Classification): در این زمینه، هدف تشخیص و طبقه‌بندی داده‌ها به گروه‌ها یا دسته‌های مختلف است. مثال‌هایی از این زمینه شامل تشخیص اسپم و ایمیل‌های اصلی، تشخیص بیماری‌ها بر اساس علایم بالینی، تشخیص تصاویر پزشکی و تشخیص چهره در تصاویر هستند.

2. رگرسیون (Regression): در رگرسیون، هدف پیش‌بینی یک مقدار پیوسته بر مبنای ورودی‌های داده شده است. به عبارت دیگر، مدل باید یک تابعی را تخمین بزند که ورودی‌ها را به یک مقدار پیوسته نگاشت کند. مثال‌هایی از این زمینه شامل پیش‌بینی قیمت مسکن بر اساس ویژگی‌های آن، پیش‌بینی درآمد بر اساس تحصیلات و سابقه کار و پیش‌بینی میزان فروش محصولات بر اساس متغیرهای مختلف هستند.
3. تشخیص شی (Object Detection): در این زمینه، هدف تشخیص و تحلیل اشیا و اجسام در تصاویر یا ویدیوها است. مثال‌هایی از این زمینه شامل تشخیص اشخاص در ویدیوهای مداربسته، تشخیص و شناسایی درست اشیا مختلف در تصاویر و تشخیص علایم ترافیک و تابلوهای راهنما در تصاویر ویدیویی هستند.
4. ترجمه ماشینی (Machine Translation): در این زمینه، هدف ترجمه خودکار متون از یک زبان به زبان دیگر است. مدل‌های یادگیری ماشین نظارت شده می‌توانند برای ترجمه متون مورد استفاده قرار بگیرند.
5. پرسش و پاسخ (Question Answering): در این زمینه، هدف پاسخ دادن به سوالات مطرح شده توسط کاربران بر اساس داده‌های موجود است. مدل‌های یادگیری ماشین نظارت شده می‌توانند برای پرسش و پاسخ در موتورهای جستجو، سیستم‌های خبرخوان و سیستم‌های مکالمه با رایانه است، استفاده شوند.

موارد یاد شده تنها چند نمونه از کاربردهای مهم یادگیری ماشین نظارت در دنیای واقعی هستند، هرچند این فناوری در بسیاری از حوزه‌های قابل استفاده است. تقریبا در هر زمینه‌ای که نیاز به تشخیص الگوها، پیش‌بینی مقادیر یا تحلیل داده‌ها داشته باشید، می‌توانید از یادگیری ماشین نظارت شده استفاده کنید.

اکنون برای درک بهتر موضوع اجازه دهید کمی بیشتر درباره روش‌های یادگیری ماشین نظارت شده در زمینه ترجمه ماشینی توضیح دهیم. امروزه، شرکت‌های مطرحی مثل گوگل برای ترجمه ماشینی از روش‌های یادگیری ماشین نظارت شده استفاده می‌کنند. توضیحی کلی نحوه استفاده از این فناوری در زمینه ترجمه ماشینی به شرح زیر است:

جفت جمله‌ها (Sentence Pairs): یک رویکرد رایج در ترجمه ماشینی استفاده از جفت جمله‌ها است. برای این کار، مجموعه‌ای از جملات در زبان منبع و معادل آن‌ها در زبان هدف جمع‌آوری می‌شود. هر جفت جمله به عنوان یک نمونه آموزشی در نظر گرفته می‌شود. مدل یادگیری ماشین نظارت شده با تحلیل این جفت جمله‌ها و روابط بین کلمات و جملات، یاد می‌گیرد که چگونه جمله‌هایی را از زبان منبع به زبان هدف ترجمه کند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks): یکی از ساختارهای شبکه‌های عصبی است که برای ترجمه ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این شبکه‌ها قادرند ارتباطات زمانی بین کلمات را در نظر بگیرند و علاوه بر کلمه جاری، اطلاعات مربوط به کلمات قبلی را نیز در نظر بگیرند. به این ترتیب، رابطه میان کلمات در یک جمله را درک می‌کنند و می‌توانند ترجمه‌های صحیح‌تری تولید کنند.

شبکه‌های برت (BERT) و مدل‌های پیشرفته‌تر: شبکه‌های برت یا مدل‌های پیشرفته‌تری که بر روی زبان طبیعی آموزش دیده‌اند، می‌توانند در ترجمه ماشینی استفاده شوند. این مدل‌ها مبتنی بر توجه (Attention) هستند و توانایی درک معنای جملات را دارند. آن‌ها می‌توانند واژگان و طبقه‌بندی ساختار جملات را در نظر بگیرند و ترجمه‌های بهتری تولید کنند.

ترکیب مدل‌ها: برخی از روش‌های ترجمه ماشینی از ترکیب مدل‌ها برای بهبود عملکرد استفاده می‌کنند. در این حالت، مدل‌های مختلفی برای فرآیند ترجمه استفاده می‌شوند و نتایج آن‌ها توسط مدل دیگری ترکیب می‌شود. به عنوان مثال، می‌توانید یک مدل RNN برای مدل‌سازی جملات به کار ببرید و سپس خروجی آن را به یک مدل برت بدهید تا معنای دقیق‌تری از جمله‌ها استخراج شود.

همان‌گونه که مشاهده می‌کنید، فرآیند ترجمه ماشینی با استفاده از یادگیری ماشین بدون نظارت، مبتنی بر استفاده از الگوهای ترکیبی است. در عمل، برای به‌دست آوردن نتایج بهتر، می‌توان از مدل‌های پیش‌آموزش دیده بر روی حجم بزرگی از داده‌های متنی استفاده کرد و سپس آن‌ها را بر روی داده‌های مربوط به ترجمه آموزش داد. همچنین، ترکیب تکنیک‌های دیگر مانند توجه، افزونگی و استفاده از مدل‌های مولد و تمییزدهنده نیز می‌تواند در بهبود کیفیت ترجمه تاثیرگذار باشد. در نهایت، مهم است بدانید که این مدل‌ها به داده‌های آموزشی بسیار بزرگ و متنوع نیاز دارند تا بتوانند ترجمه‌های دقیق و قابل قبولی ارائه دهند. همچنین، ارزیابی مناسب مدل‌ها و تنظیم پارامترهای آن‌ها نیز در بهبود عملکرد ترجمه ماشینی اهمیت دارد.

مزایای یادگیری ماشین با نظارت چیست؟

یادگیری ماشین با نظارت مزایای شاخصی در اختیار ما قرار می‌دهد که برخی از آن‌ها به شرح زیر هستند:

قابلیت پیش‌بینی دقیق: با استفاده از یادگیری ماشین با نظارت، می‌توان پیش‌بینی‌های دقیقی در مورد داده‌های جدید ارائه داد. با آموزش مدل بر روی داده‌های آموزشی و تعیین نمونه‌های ورودی و خروجی مورد نظارت شده، مدل قادر است الگوها و روابطی را که در داده‌ها وجود دارند را یاد بگیرد و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی دقیقی انجام دهد.

عملکرد خوب در تعامل با داده‌های جدید: یکی از مزایای یادگیری ماشین با نظارت، قابلیت تعمیم‌پذیری مدل به داده‌های جدید است. بدون نیاز به تغییرات یا تنظیمات اضافی، مدل می‌تواند بر روی داده‌های جدید عملکرد خوبی داشته باشد و پیش‌بینی‌های صحیحی ارائه دهد.

انعطاف‌پذیری: مدل‌های یادگیری ماشین با نظارت انعطاف بالایی دارند و می‌توانند برای مسایل مختلف وارد شوند. این مدل‌ها قادر به یادگیری الگوهای مختلف در داده‌ها هستند و با تغییرات کوچک در ورودی، می‌توانند پاسخ مناسبی را تولید کنند.

وابستگی کم به نوع داده‌ها: در یادگیری ماشین نظارت شده، مدل به طور کلی به نوع داده ورودی و خروجی کمتر وابسته است. به این معنی که می‌توان از طریق تغییر تنها ورودی‌ها و خروجی‌ها، مدل را برای حل مسایل مشابه در زمینه‌های دیگر استفاده کرد.

بهبود و پیشرفت در گذر زمان: با توسعه روش‌های یادگیری ماشین نظارت شده و استفاده از معماری‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته‌تر، می‌توان بهبودهای قابل توجهی در عملکرد مدل‌ها در طول زمان داشت. به بیان دقیق‌تر، با افزایش حجم داده‌ها و بهبود روش‌های آموزش، مدل‌ها می‌توانند عملکرد بهتری ارائه دهند.

در کل، یادگیری ماشین نظارت شده به دلیل قابلیت پیش‌بینی دقیق، عملکرد خوب در داده‌های جدید، انعطاف‌پذیری، وابستگی کم به نوع داده‌ها در برخی از مسایل و بهبود مستمر در طول زمان، یکی از فناوری‌های تاثیرگذار این روزهای دنیای فناوری است. همین مساله باعث شده تا فناوری فوق در بسیاری از حوزه‌ها مانند تشخیص الگو، تصویربرداری پزشکی، ترجمه ماشینی، تشخیص تقلب، سامانه‌ها توصیه‌گرها سفارشی و بسیاری دیگر از مسایل کاربرد داشته باشد.

بخوانید: پروتکل IPv6 چیست، چه تفاوت‌هایی با IPv4 دارد ؟