21 lines
1.9 KiB
JSON
21 lines
1.9 KiB
JSON
{
|
|
"type": "Supervised Learning",
|
|
"definition": {
|
|
"text": "Supervised learning is the machine learning task of learning a function that maps an input to an output based on example input-output pairs. It infers a function from labeled training data consisting of a set of training examples. In supervised learning, each example is a pair consisting of an input object (typically a vector) and a desired output value (also called the supervisory signal).",
|
|
"updated": 1613197014944,
|
|
"translations": [
|
|
{
|
|
"language": "RU",
|
|
"text": "Контролируемое обучение - это задача машинного\nобучения по изучению функции, которая направляет входные данные с выходными на основе пар ввода-вывода. Она вводит функцию из помеченных обучающих данных, состоящих из набора обучающих примеров. В обучении под наблюдением каждый пример представляет пару, состоящую из входного объекта (обычно вектора) и желаемого выходного значения (также называемого управляющий сигналом)",
|
|
"updated": 1636748807235
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
"paragraphs": [
|
|
{
|
|
"style": "Text",
|
|
"text": "A supervised learning algorithm analyzes the training data and produces an inferred function, which can be used for mapping new examples. An optimal scenario will allow for the algorithm to correctly determine the class labels for unseen instances. This requires the learning algorithm to generalize from the training data to unseen situations in a \"reasonable\" way (see inductive bias).",
|
|
"updated": 1613197051912
|
|
}
|
|
]
|
|
} |