Ի՞նչ է ասոցիացիան չվերահսկվող ուսուցման մեջ:

2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27

Ասոցիացիա կանոնները կամ ասոցիացիա վերլուծությունը նույնպես կարևոր թեմա է տվյալների մայնինգում: Սա ան չվերահսկվող մեթոդ, այնպես որ մենք սկսում ենք չպիտակավորված տվյալների բազայից: Չպիտակավորված տվյալների բազան տվյալների բազա է առանց փոփոխականի, որը տալիս է մեզ ճիշտ պատասխանը: Ասոցիացիա վերլուծությունը փորձում է գտնել հարաբերություններ տարբեր սուբյեկտների միջև:

Համապատասխանաբար, ասոցիացիայի կանոնները չվերահսկվու՞մ են ուսուցում:

Ի տարբերություն որոշման ծառի և կանոն սահմանված ինդուկցիա, որը հանգեցնում է դասակարգման մոդելների, ասոցիացիայի կանոնների ուսուցում է չվերահսկվող ուսուցում մեթոդ, առանց օրինակների դասի պիտակների: Սա այնուհետև կլինի Վերահսկվող Ուսուցում առաջադրանք, որտեղ NN-ը սովորում է նախապես ամրագրված օրինակներից:

Բացի այդ, ի՞նչ է նշանակում չվերահսկվող ուսուցում: Չվերահսկվող ուսուցումն է մի տեսակ մեքենայական ուսուցում ալգորիթմ, որն օգտագործվում է տվյալների հավաքածուներից եզրակացություններ անելու համար, որոնք բաղկացած են մուտքային տվյալներից՝ առանց պիտակավորված պատասխանների: Առավել տարածված չվերահսկվող ուսուցում մեթոդ է կլաստերային վերլուծություն, որը է օգտագործվում է հետախուզական տվյալների վերլուծության համար՝ գտնելու թաքնված օրինաչափություններ կամ տվյալների խմբավորում:

Նաև, 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.

Որո՞նք են չվերահսկվող ուսուցման տարբեր տեսակները:

Չվերահսկվող ուսուցման մեջ օգտագործվող ամենատարածված ալգորիթմներից մի քանիսը ներառում են

• Կլաստերավորում. հիերարխիկ կլաստերավորում, k-միջոցներ.
• Անոմալիայի հայտնաբերում. Տեղական Outlier Factor.
• Նյարդային ցանցեր. Ավտոկոդավորիչներ. Խորը հավատքի ցանցեր.
• Լատենտ փոփոխական մոդելներ սովորելու մոտեցումներ, ինչպիսիք են. Ակնկալիք-առավելագույնիզացման ալգորիթմ (EM) Մոմենտների մեթոդ: