מה הפירוש של Supervised Machine Learning?
למידה מפוקחת
הרבה מן הבעיות בתחום הבינה נבעו מהרעיון הכללי מאחוריה. הגישה המסורתית לתכנון כללה תכנות של מחשב להגיב למספר תרחישים אפשריים. כל תרחיש אשר הוא מזהה – קיימת עבורו תגובה מוכנה שתוכנתה בו מראש. הבעיה היתה שילוב המחשב בסביבה אנושית בה לא ניתן לדעת מראש מהם כל התרחישים האפשריים בהם הוא עלול להיתקל. הגישה פשוט לא עבדה. עם התפתחות תחום הלמידה החישובית (שבראשיתו היה תחום שונה מבינה והיום תחומים אלו מאוחדים) החלו להופיע רעיונות שונים. במקום לנסות לתכנת את המחשב בצורה מתוחכמת פשוט נלמד את המחשב לזהות סיטואציות שונות ותגובות אפשריות לסיטואציות אלו. עבור כל תגובה אפשרית נזין במחשב ציון כך שהמחשב יכול כעת לדעת עבור סיטואציה ספציפית מהי תגובה טובה יותר ומהי תגובה טובה פחות. רעיון זה נקרא למידה מפוקחת (Supervised Machine Learning) והוא קיים שנים רבות. עם זאת, עד תחילת שנות האלפיים הלמידה החישובית דשדשה עקב שתי בעיות מרכזיות:
לימוד ממוכן מפוקח (Supervised Machine Learning) הוא תהליך שבו מערכת לומדת באמצעות דוגמאות מסומנות על ידי אדם.