Supervised learning
Supervised learning is een van de meest voorkomende methoden voor machine learning, waarbij een algoritme wordt getraind om patronen en relaties te leren tussen invoergegevens en de bijbehorende uitvoerlabels. In dit proces wordt het algoritme geleid door vooraf gelabelde voorbeelden die dienen als de basis voor het leren van het model.
Hoe werkt supervised learning?
Supervised learning werkt door het gebruik van gelabelde gegevens om het algoritme te trainen. Het proces begint met het verzamelen van een dataset van inputgegevens en de bijbehorende outputlabels. Het algoritme zal vervolgens deze gegevens analyseren en een model creëren dat de patronen tussen de invoergegevens en de uitvoerlabels begrijpt. Het doel van het model is om nauwkeurige voorspellingen te doen over nieuwe, ongeziene gegevens. Het algoritme past de parameters van het model aan door de invoergegevens door te sturen en de bijbehorende uitvoerlabels te vergelijken met de voorspellingen van het model. Het algoritme past dan de parameters aan om de nauwkeurigheid van de voorspellingen te verbeteren.
