Învățarea automată este nesupravegheată?
Învățarea automată este nesupravegheată?

Video: Învățarea automată este nesupravegheată?

Video: Învățarea automată este nesupravegheată?
Video: Supervised vs. Unsupervised Learning 2024, Noiembrie
Anonim

Învățare nesupravegheată este o învățare automată tehnică, în care nu trebuie să supraveghezi modelul. Învățare automată nesupravegheată vă ajută să găsiți tot felul de modele necunoscute în date. Clustering și Asociere sunt două tipuri de Învățare nesupravegheată.

În acest sens, este învățarea automată supravegheată sau nesupravegheată?

În domeniul de învățare automată , există două tipuri principale de sarcini: supravegheat , și nesupravegheat . Principala diferență dintre cele două tipuri este că învăţare supravegheată se face folosind un adevăr de bază sau, cu alte cuvinte, avem cunoștințe prealabile despre care ar trebui să fie valorile de ieșire pentru mostrele noastre.

În al doilea rând, unde este folosită învățarea nesupravegheată? Învățare nesupravegheată este adesea folosit pentru a preprocesa datele. De obicei, asta înseamnă să-l comprimați într-un mod care păstrează semnificația, cum ar fi PCA sau SVD, înainte de a-l alimenta într-o rețea neuronală profundă sau într-o altă rețea supravegheată. învăţare algoritm.

În al doilea rând, ce este un exemplu de învățare nesupravegheată?

Aici poate fi exemple de învățare automată nesupravegheată cum ar fi k-means Clustering , Hidden Markov Model, DBSCAN Clustering , PCA, t-SNE, SVD, Regula de asociere. Să vedem câteva dintre ele: k-means Clustering - Exploatarea datelor. k-înseamnă gruparea este algoritmul central în învățarea automată nesupravegheată Operațiune.

Ce este învățarea nesupravegheată, dați exemple de sarcini de învățare nesupravegheată?

niste popular exemple de învățare nesupravegheată algoritmii sunt: k-medii pentru gruparea Probleme. Algoritm apriori pentru regula de asociere învăţare Probleme.

Recomandat: