Học máy không được giám sát?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Học tập không giám sát là một máy học kỹ thuật, nơi bạn không cần phải giám sát mô hình. Học máy không giám sát giúp bạn tìm tất cả các loại mẫu không xác định trong dữ liệu. Clustering và Association là hai loại Học tập không giám sát.

Về vấn đề này, Học máy được giám sát hay không được giám sát?

Trong lĩnh vực máy học , có hai loại nhiệm vụ chính: giám sát , và không giám sát . Sự khác biệt chính giữa hai loại là học tập có giám sát được thực hiện bằng cách sử dụng sự thật cơ bản, hay nói cách khác, chúng tôi có kiến thức trước về giá trị đầu ra cho các mẫu của chúng tôi phải là gì.

Thứ hai, học không giám sát được sử dụng ở đâu? Học tập không giám sát thường đã sử dụng để xử lý trước dữ liệu. Thông thường, điều đó có nghĩa là nén nó theo một số cách duy trì ý nghĩa như với PCA hoặc SVD trước khi đưa nó vào một mạng thần kinh sâu hoặc một mạng lưới thần kinh được giám sát khác học tập thuật toán.

Thứ hai, gương học tập không giám sát là gì?

Đây có thể là các ví dụ về học máy không có giám sát chẳng hạn như k-means Phân cụm , Mô hình Markov ẩn, DBSCAN Phân cụm , PCA, t-SNE, SVD, Quy tắc kết hợp. Hãy kiểm tra một vài trong số chúng: k-mean Phân cụm - Khai thác dữ liệu. k-có nghĩa là nhóm lại là thuật toán trung tâm trong học máy không giám sát hoạt động.

Học không giám sát là gì? Hãy nêu ví dụ về các nhiệm vụ học tập không có giám sát?

Một vài phổ biến ví dụ về học tập không giám sát thuật toán là: k-mean for nhóm lại các vấn đề. Thuật toán Apriori cho quy tắc kết hợp học tập các vấn đề.