בפרק זה נצלול לעומקו של עולם הלימוד המפוקח ונכיר את השיטות המרכזיות שבהן מחשבים "לומדים" מנתונים כדי לקבל החלטות. נדבר על אלגוריתמים מובילים כמו רגרסיה לינארית, עצי החלטה, Random Forest ו-Gradient Boosting, ונבין כיצד הם פועלים ומהם היתרונות והחסרונות של כל אחד מהם. בנוסף, נסקור את האתגרים המרכזיים בלימוד מפוקח, כמו Overfitting ו-Underfitting, ונציג דרכים להתמודד איתם. הפרק יספק לכם תובנות מעשיות וכלים שיעזרו לבחור באלגוריתם המתאים ביותר לכל בעיה.