Học có giám sát là một loại máy học trong đó thuật toán được đào tạo trên tập dữ liệu được gắn nhãn để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm cả các tính năng đầu vào (còn được gọi là biến độc lập) và nhãn đầu ra (còn được gọi là biến phụ thuộc). Thuật toán học cách ánh xạ các tính năng đầu vào với các nhãn đầu ra thông qua quá trình tối ưu hóa. Khi thuật toán được đào tạo, nó có thể được sử dụng để dự đoán nhãn đầu ra cho các quan sát đầu vào mới mà nó chưa từng thấy trước đây. Các thuật toán học có giám sát có thể được sử dụng cho các tác vụ như phân loại (dự đoán nhãn phân loại) và hồi quy (dự đoán một giá trị số liên tục).
Ngày xuất bản: