Video: Արդյո՞ք մեքենայական ուսուցումը չի վերահսկվում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Չվերահսկվող ուսուցում է մեքենայական ուսուցում տեխնիկան, որտեղ մոդելը վերահսկելու կարիք չկա: Չվերահսկվող մեքենայական ուսուցում օգնում է ձեզ գտնել բոլոր տեսակի անհայտ օրինաչափությունները տվյալների մեջ: Կլաստերավորումը և ասոցիացիան երկու տեսակ են Չվերահսկվող ուսուցում.
Սրա հետ կապված՝ մեքենայական ուսուցումը վերահսկվո՞ւմ է, թե՞ չվերահսկվող:
-ի ոլորտում մեքենայական ուսուցում , կան երկու հիմնական տեսակի առաջադրանքներ. վերահսկվում է , և չվերահսկվող . Երկու տեսակների հիմնական տարբերությունն այն է վերահսկվող ուսուցում կատարվում է հիմնավոր ճշմարտության միջոցով, կամ այլ կերպ ասած՝ մենք նախնական գիտելիք ունենք, թե ինչպիսին պետք է լինեն մեր նմուշների ելքային արժեքները:
Երկրորդ, որտեղ է օգտագործվում չվերահսկվող ուսուցումը: Չվերահսկվող ուսուցում հաճախ է օգտագործված տվյալների նախնական մշակման համար: Սովորաբար դա նշանակում է սեղմել այն ինչ-որ իմաստի պահպանման եղանակով, ինչպես օրինակ՝ PCA-ի կամ SVD-ի միջոցով, նախքան այն սնուցել խորը նյարդային ցանցին կամ վերահսկվող մեկ այլ ցանցին: սովորում ալգորիթմ.
Երկրորդ, ո՞րն է չվերահսկվող ուսուցման օրինակը:
Այստեղ կարող է լինել չվերահսկվող մեքենայական ուսուցման օրինակներ ինչպիսիք են k-միջոցները Կլաստերավորում , Թաքնված Մարկովի մոդել, DBSCAN Կլաստերավորում , PCA, t-SNE, SVD, Ասոցիացիայի կանոն: Եկեք ստուգենք դրանցից մի քանիսը. k-means Կլաստերավորում - Տվյալների արդյունահանում. k-նշանակում է կլաստերավորում կենտրոնական ալգորիթմն է չվերահսկվող մեքենայական ուսուցում շահագործման.
Ի՞նչ է չվերահսկվող ուսուցումը, բերեք չվերահսկվող ուսումնական առաջադրանքների օրինակներ:
Մի քանի Հանրաճանաչ չվերահսկվող ուսուցման օրինակներ ալգորիթմներն են՝ k-means for կլաստերավորում խնդիրներ. Apriori ալգորիթմ ասոցիացիայի կանոնի համար սովորում խնդիրներ.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը Python-ի միջոցով:
Մեքենայական ուսուցման ներածություն Python-ի միջոցով: Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի (AI) տեսակ է, որն ապահովում է համակարգիչներին սովորելու հնարավորություն՝ առանց հստակ ծրագրավորված լինելու: Մեքենայական ուսուցումը կենտրոնանում է համակարգչային ծրագրերի մշակման վրա, որոնք կարող են փոխվել, երբ ենթարկվում են նոր տվյալների
Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը արհեստական բանականության մեջ:
Մեքենայական ուսուցումը (ML) գիտության ճյուղ է, որը նվիրված է ալգորիթմների և վիճակագրական մոդելների ուսումնասիրությանը, որոնք համակարգչային համակարգերն օգտագործում են որոշակի առաջադրանք կատարելու համար՝ առանց հստակ հրահանգների օգտագործման՝ փոխարենը հենվելով օրինաչափությունների և եզրակացությունների վրա: Այն դիտվում է որպես արհեստական բանականության ենթաբազմություն:
Ինչպե՞ս է Amazon-ն օգտագործում մեքենայական ուսուցումը:
Մեքենայի ուսուցման շարժիչ նորարարություն Amazon-ում: Հավաքելով և վերլուծելով մեքենայական ուսուցման միջոցով ապրանքների գնումների տվյալները՝ Amazon-ը կարող է ավելի ճշգրիտ կանխատեսել պահանջարկը: Այն նաև օգտագործում է մեքենայական ուսուցում՝ գնումների օրինաչափությունները վերլուծելու և խարդախ գնումները հայտնաբերելու համար: Paypal-ն օգտագործում է նույն մոտեցումը, որի արդյունքում ա
Ինչի՞ համար կարող ենք օգտագործել մեքենայական ուսուցումը:
Այստեղ մենք կիսում ենք մեքենայական ուսուցման մի քանի օրինակներ, որոնք մենք օգտագործում ենք ամեն օր և, հավանաբար, գաղափար չունենք, որ դրանք առաջնորդվում են ML-ով: Վիրտուալ անձնական օգնականներ. Կանխատեսումներ երթևեկելիս: Տեսահսկում. Սոցիալական մեդիա ծառայություններ. Էլփոստի սպամի և չարամիտ ծրագրերի զտում: Առցանց հաճախորդների սպասարկում: Որոնման համակարգի արդյունքների ճշգրտում
Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը մանրամասն:
Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի (AI) կիրառություն է, որը համակարգերին հնարավորություն է տալիս ավտոմատ կերպով սովորել և կատարելագործվել փորձից՝ առանց հստակ ծրագրավորվելու: Մեքենայական ուսուցումը կենտրոնանում է համակարգչային ծրագրերի մշակման վրա, որոնք կարող են մուտք գործել տվյալներ և օգտագործել դրանք ինքնուրույն սովորելու համար