การเร ยนร แบบม ผ สอน อ งกฤษ supervised learning เป นร ปแบบการเร ยนร ปแบบหน งของการเร ยนร ของเคร องท จ บค ระหว างข อม ลนำ

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (อังกฤษ: supervised learning)เป็นรูปแบบการเรียนรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่จับคู่ระหว่างข้อมูลนำเข้าและข้อมูลส่งออกตามพื้นฐานตัวอย่าง การทำงานอ้างอิงจาก (training data) ซึ่งประกอบด้วยชุดข้อมูลตัวอย่าง

การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งสร้างฟังก์ชันจากข้อมูลสอน () ข้อมูลสอนประกอบด้วยวัตถุเข้า (มักจะเป็น เวกเตอร์) และผลที่ต้องการ ผลจากการเรียนรู้จะเป็นฟังก์ชันที่อาจจะให้ค่าต่อเนื่อง (จะเรียกวิธีการว่า -- regression) หรือ ใช้ทำนายประเภทของวัตถุ (เรียกว่า การแบ่งประเภท -- classification) ภารกิจของเครื่องเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการทำนายค่าของฟังก์ชันจากวัตถุเข้าที่ถูกต้องโดยใช้ตัวอย่างสอนจำนวนน้อย (training examples -- คู่ของข้อมูลเข้าและผลที่เป็นเป้าหมาย) โดยเครื่องเรียนรู้จะต้องวางนัยทั่วไป (generalize) จากข้อมูลที่มีอยู่ไปยังกรณีที่ไม่เคยพบอย่างมีเหตุผล (ดู )

การแก้ปัญหาการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (เช่น การเรียนรู้เพื่อ) มีขั้นตอนต่าง ๆ ที่ต้องพิจารณา ได้แก่

กำหนดชนิดของตัวอย่างสอน ก่อนจะเริ่มทำอย่างอื่น จะต้องตัดสินว่าข้อมูลชนิดใดที่จะใช้เป็นตัวอย่าง เช่นในกรณีการรู้จักลายมือ ตัวอย่างอาจจะเป็นตัวอักษรตัวเดียว คำ หรือบรรทัด
เก็บตัวอย่าง ชุดตัวอย่างสอนจะต้องมีลักษณะเป็นตามที่ใช้จริง ดังนั้นชุดข้อมูลตัวอย่างและผลที่สอดคล้องจะต้องถูกจัดเก็บจากผู้เชี่ยวชาญหรือจากการวัด
กำหนดวิธีการแทนลักษณะ (feature) ของข้อมูลเข้า ความถูกต้องของฟังก์ชันจะขึ้นอยู่กับการแทนข้อมูลอย่างมาก โดยทั่วไปวัตถุเข้าจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ของลักษณะ ใช้อธิบายวัตถุที่ต้องการแบ่งประเภท จำนวนลักษณะจะต้องไม่มากจนเกินไป เพราะจะทำให้เกิดปัญหา เนื่องจากมิติที่กว้างเกินไปจนทำให้มีพื้นที่ว่างมากจนเครื่องเรียนรู้ไม่สามารถวางนัยทั่วไปได้ แต่จำนวนลักษณะก็จะต้องมากพอที่จะทำให้สามารถทำนายผลได้แม่นยำ
กำหนดโครงสร้างของฟังก์ชันที่ต้องการ และขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่สอดคล้อง เช่น อาจจะต้องเลือกว่าจะใช้ ข่ายงานประสาทเทียม หรือ การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ
ทำการออกแบบให้สมบูรณ์ แล้วใช้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้กับตัวอย่างที่เก็บมา อาจจะปรับพารามิเตอร์ต่างๆ ของขั้นตอนวิธีให้เหมาะที่สุดโดยใช้ชุดย่อยของชุดตัวอย่าง (เรียกว่า ชุดตรวจสอบ -- validation set) หรือ ใช้ (cross-validation) หลังจากปรับค่าต่างๆ แล้ว อาจจะวัดประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีโดยใช้ชุดทดสอบ (test set) ซึ่งแยกต่างหากจากชุดสอน

อ้างอิง

Stuart J. Russell, Peter Norvig (2010) , Third Edition, Prentice Hall ISBN .
, Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar (2012) Foundations of Machine Learning, The MIT Press ISBN .

[1] Stuart J. Russell, Peter Norvig (2010) , Third Edition, Prentice Hall ISBN .

[2] , Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar (2012) Foundations of Machine Learning, The MIT Press ISBN .