Kas ir uzraudzītie un neuzraudzītie mācību algoritmi?
Kas ir uzraudzītie un neuzraudzītie mācību algoritmi?

Video: Kas ir uzraudzītie un neuzraudzītie mācību algoritmi?

Video: Kas ir uzraudzītie un neuzraudzītie mācību algoritmi?
Video: Supervised vs Unsupervised vs Reinforcement Learning | Machine Learning Tutorial | Simplilearn 2024, Maijs
Anonim

Uzraudzīts : visi dati ir marķēti un algoritmi mācās lai prognozētu izvadi no ievades datiem. Bez uzraudzības : visi dati nav marķēti, un algoritmi mācās uz raksturīgo struktūru no ievades datiem.

Kāda ir atšķirība starp uzraudzītiem un neuzraudzītiem mācību algoritmiem?

Uzraudzīta mācīšanās ir uzdevuma izpildes paņēmiens, nodrošinot apmācību , ievades un izvades modeļi sistēmām, turpretim mācīšanās bez uzraudzības ir pašpārliecināts mācīšanās metode, kurā sistēmai pašai ir jāatklāj ievades populācijas iezīmes un netiek izmantota iepriekšēja kategoriju kopa.

kas ir uzraudzīta bez uzraudzības un pastiprināšanas mācības? Īsumā, uzraudzīta mācīšanās ir tad, kad modelis mācās no marķētas datu kopas ar norādījumiem. Un, mācīšanās bez uzraudzības ir vieta, kur mašīna ir dots apmācību pamatojoties uz nemarķētiem datiem bez jebkādiem norādījumiem.

Kā arī, kas ir uzraudzīta un nekontrolēta mācīšanās ar piemēru?

In Uzraudzīta mācīšanās , jūs apmācāt mašīna izmantojot datus, kas ir labi "marķēti". Priekš piemērs , Mazulis var identificēt citus suņus, pamatojoties uz pagātni uzraudzīta mācīšanās . Regresija un Klasifikācija ir divu veidu uzraudzīta mašīnmācība metodes. Klasterizācija un asociācija ir divu veidu Mācības bez uzraudzības.

Kas ir uzraudzīts mācību algoritms?

Uzraudzīta mācīšanās ir mašīnmācība uzdevums mācīšanās funkcija, kas kartē ievadi ar izvadi, pamatojoties uz ievades-izejas pāru piemēriem. A uzraudzīts mācību algoritms analizē apmācību datus un rada izsecinātu funkciju, ko var izmantot jaunu piemēru kartēšanai.

Ieteicams: