چالش ها در تحلیل داده های دریایی بر اساس الگوریتم های یادگیری ماشین (یادگیری تحت نظارت)

انفجار داده های دریایی در عصر حاضر، فرصت های بی نظیری را برای درک بهتر و مدیریت موثر تر اقیانوس ها و دریاها فراهم کرده است. حجم عظیم، پیچیدگی و تنوع این داده ها، تحلیل آنها را با روش های سنتی دشوار ساخته است. یادگیری ماشین، به عنوان یکی از شاخه های اصلی هوش مصنوعی، با قابلیت های بی نظیر خود در یادگیری از داده ها، پردازش داده های بزرگ و شناسایی الگوهای پیچیده، به ابزاری قدرتمند در خدمت تجزیه و تحلیل داده های دریایی تبدیل شده است. این مقاله به بررسی چالش های مطرح در الگوریتم های یادگیری تحت نظارت در این زمینه می پردازد و ضمن معرفی کاربردهای مختلف این الگوریتم ها و طرح چالش ها، پیشنهاداتی برای بهبود مدل ها و کاهش محدودیت های آنها در تحلیل داده های دریایی ارائه می کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، یادگیری تحت نظارت ، داده های دریایی