Vai mašīnmācība ir bez uzraudzības?

2024 Autors: Lynn Donovan | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:50

Mācības bez uzraudzības ir mašīnmācība tehnika, kur jums nav jāuzrauga modelis. Neuzraudzīta mašīnmācīšanās palīdz datos atrast visa veida nezināmus modeļus. Klasterizācija un asociācija ir divu veidu Mācības bez uzraudzības.

Saistībā ar to, vai mašīnmācība tiek uzraudzīta vai bez uzraudzības?

Jomas ietvaros mašīnmācība , ir divi galvenie uzdevumu veidi: uzraudzīts , un bez uzraudzības . Galvenā atšķirība starp abiem veidiem ir tā uzraudzīta mācīšanās tiek darīts, izmantojot pamata patiesību, jeb, citiem vārdiem sakot, mums ir iepriekšējas zināšanas par to, kādām jābūt mūsu paraugu izvades vērtībām.

Otrkārt, kur tiek izmantota mācīšanās bez uzraudzības? Mācības bez uzraudzības ir bieži lietots datu pirmapstrādei. Parasti tas nozīmē, ka tas ir jāsaspiež kaut kādā nozīmi saglabājošā veidā, piemēram, ar PCA vai SVD, pirms tas tiek ievadīts dziļā neironu tīklā vai citā uzraudzītā tīklā. mācīšanās algoritms.

Otrkārt, kas ir bez uzraudzības mācīšanās piemērs?

Šeit var būt nepārraudzīti mašīnmācīšanās piemēri piemēram, k-nozīmē Klasterizācija , Slēpts Markova modelis, DBSCAN Klasterizācija , PCA, t-SNE, SVD, asociācijas noteikums. Apskatīsim dažus no tiem: k-nozīmē Klasterizācija - Datu ieguve. k-nozīmē grupēšana ir centrālais algoritms bez uzraudzības mašīnmācīšanās darbība.

Kas ir nekontrolēta mācīšanās, sniedziet piemērus neuzraugotiem mācību uzdevumiem?

Dažas populārs nekontrolētas mācīšanās piemēri algoritmi ir: k-nozīmē par grupēšana problēmas. Apriori algoritms asociācijas noteikumam mācīšanās problēmas.