Mashinani o'rganish nazoratsizmi?
Mashinani o'rganish nazoratsizmi?

Video: Mashinani o'rganish nazoratsizmi?

Video: Mashinani o'rganish nazoratsizmi?
Video: TUG'ILGAN KUNINGIZNI TOPAMAN! (matematik tryuk) 2024, Dekabr
Anonim

Nazoratsiz o'rganish a mashinani o'rganish texnikasi, bu erda siz modelni nazorat qilishingiz shart emas. Nazoratsiz mashinani o'rganish ma'lumotlardagi barcha noma'lum naqshlarni topishga yordam beradi. Klasterlash va assotsiatsiya ikki xil Nazoratsiz o'rganish.

Shu munosabat bilan Machine Learning nazorat qilinadimi yoki nazoratsizmi?

sohasida mashinani o'rganish , vazifalarning ikkita asosiy turi mavjud: nazorat qilingan , va nazoratsiz . Ikki tur o'rtasidagi asosiy farq shundaki nazorat ostida o'rganish asosiy haqiqat yordamida amalga oshiriladi, yoki boshqacha qilib aytganda, biz namunalarimiz uchun chiqish qiymatlari qanday bo'lishi kerakligi haqida oldindan ma'lumotga egamiz.

Ikkinchidan, nazoratsiz ta'lim qayerda qo'llaniladi? Nazoratsiz o'rganish tez-tez bo'ladi ishlatilgan ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash uchun. Odatda, bu chuqur neyron tarmoqqa yoki boshqa nazorat ostidagi tarmoqqa yuborishdan oldin uni PCA yoki SVD kabi ma'noni saqlaydigan tarzda siqishni anglatadi. o'rganish algoritm.

Ikkinchidan, nazoratsiz o'rganish misoli nima?

Bu erda bo'lishi mumkin nazoratsiz mashinani o'rganish misollari k-vositalari kabi Klasterlash , Yashirin Markov modeli, DBSCAN Klasterlash , PCA, t-SNE, SVD, Assotsiatsiya qoidasi. Keling, ulardan bir nechtasini ko'rib chiqaylik: k-vosita Klasterlash - Ma'lumotlarni qazib olish. k- degani klasterlash dagi markaziy algoritmdir nazoratsiz mashinani o'rganish operatsiya.

Nazoratsiz o'rganish nima, nazoratsiz o'quv vazifalariga misollar keltiring?

Biroz mashhur nazoratsiz ta'lim misollari algoritmlar quyidagilardir: k- uchun vosita klasterlash muammolar. Assotsiatsiya qoidasi uchun apriori algoritmi o'rganish muammolar.

Tavsiya: