Mundarija:

Nazoratsiz ta'limda assotsiatsiya nima?
Nazoratsiz ta'limda assotsiatsiya nima?

Video: Nazoratsiz ta'limda assotsiatsiya nima?

Video: Nazoratsiz ta'limda assotsiatsiya nima?
Video: Инклюзив таълим. Инклюзивная образования 2024, Noyabr
Anonim

Uyushma qoidalar yoki uyushma tahlil qilish ham ma'lumotlarni qazib olishda muhim mavzudir. Bu a nazoratsiz usuli, shuning uchun biz etiketlanmagan ma'lumotlar to'plamidan boshlaymiz. Belgilanmagan ma'lumotlar to'plami - bu bizga to'g'ri javob beradigan o'zgaruvchisiz ma'lumotlar to'plami. Uyushma tahlil turli ob'ektlar o'rtasidagi munosabatlarni topishga harakat qiladi.

Shunga mos ravishda, uyushma qoidalari nazoratsiz o'rganishmi?

Qaror daraxtidan farqli o'laroq va qoida tasniflash modellariga olib keladigan induksiyani o'rnatish, assotsiatsiya qoidalarini o'rganish hisoblanadi nazoratsiz o'rganish usuli, misollarga hech qanday sinf belgilari tayinlanmagan. Bu keyin nazorat ostida bo'ladi O'rganish vazifa, bu erda NN oldindan kalsifikatsiya qilingan misollardan o'rganadi.

Bundan tashqari, nazoratsiz o'rganish nimani anglatadi? Nazoratsiz o'rganish bir turi mashinani o'rganish Belgilangan javoblarsiz kirish ma'lumotlaridan iborat ma'lumotlar to'plamidan xulosa chiqarish uchun ishlatiladigan algoritm. Eng keng tarqalgan nazoratsiz o'rganish usuli hisoblanadi klaster tahlili, bu hisoblanadi Yashirin naqshlarni yoki ma'lumotlarda guruhlashni topish uchun tadqiqot ma'lumotlarini tahlil qilish uchun ishlatiladi.

Bundan tashqari, 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 ta'limning qanday turlari mavjud?

Nazoratsiz o'qitishda qo'llaniladigan eng keng tarqalgan algoritmlardan ba'zilari:

  • Klasterlash. ierarxik klasterlash, k- vositalari.
  • Anomaliyalarni aniqlash. Mahalliy cheklov omili.
  • Neyron tarmoqlari. Avtokoderlar. Chuqur e'tiqod tarmoqlari.
  • kabi yashirin o'zgaruvchan modellarni o'rganish uchun yondashuvlar. Kutish – maksimallashtirish algoritmi (EM) Momentlar usuli.

Tavsiya: