10/08/2026
مقدمة
يُعد التعلّم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) أحد أهم الأساليب الأساسية في مجال تعلّم الآلة (Machine Learning)، ويُستخدم لتطوير نماذج حاسوبية قادرة على التعلم من أمثلة تحتوي على مدخلات معروفة ونتائج أو تسميات معروفة.
في هذا النوع من التعلم، يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة من البيانات التي تُعرف فيها الإجابة الصحيحة لكل مثال، بحيث يتعلم النظام العلاقة بين المدخلات والمخرجات، ثم يستخدم ما تعلمه لإجراء تنبؤات أو تصنيفات عند التعامل مع بيانات جديدة لم يرها أثناء التدريب.
يمثل هذا الأسلوب أساسًا لعدد كبير من التطبيقات العملية في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تصنيف الصور، واكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها، والتنبؤ بالأسعار، واكتشاف الاحتيال، وتحليل المخاطر، والتعرف على الأنماط، والعديد من الأنظمة التي تعتمد على التنبؤ واتخاذ القرار.
ولا يعني وصفه بأنه «خاضع للإشراف» وجود إنسان يراقب كل عملية تعلم بصورة مباشرة، وإنما يشير أساسًا إلى أن عملية التدريب تعتمد على بيانات تحتوي على أمثلة ونتائج مستهدفة تُستخدم لتوجيه النموذج وتصحيح أخطائه.
https://asaiwiki.blogspot.com/2026/08/supervised-learning.html
