Video: Որո՞նք են վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցման ալգորիթմները:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Վերահսկվող Բոլոր տվյալները պիտակավորված են և ալգորիթմները սովորում են կանխատեսել ելքը մուտքային տվյալներից: Չվերահսկվող Բոլոր տվյալները պիտակավորված չեն, և ալգորիթմները սովորում են մուտքագրված տվյալների բնորոշ կառուցվածքին:
Այստեղից ո՞րն է տարբերությունը վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցման ալգորիթմների միջև:
Վերահսկվող ուսուցում խնդիրն իրականացնելու տեխնիկան է՝ ապահովելով վերապատրաստում , մուտքային և ելքային օրինաչափություններ դեպի համակարգեր, մինչդեռ չվերահսկվող ուսուցում ինքն իրեն է սովորելը Տեխնիկա, որի դեպքում համակարգը պետք է ինքնուրույն հայտնաբերի մուտքային պոպուլյացիայի առանձնահատկությունները և չի օգտագործվում կատեգորիաների նախնական հավաքածու:
ի՞նչ է վերահսկվող չվերահսկվող և ամրապնդող ուսուցումը: Մի խոսքով, վերահսկվող ուսուցում այն է, երբ մոդելը սովորում է պիտակավորված տվյալներից՝ ուղեցույցով: Եվ, չվերահսկվող ուսուցում որտեղ է մեքենա տրված է վերապատրաստում հիմնված չպիտակավորված տվյալների վրա՝ առանց որևէ ուղեցույցի:
Նաև ի՞նչ է վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցումը օրինակով:
Մեջ Վերահսկվող ուսուցում , դուք մարզում եք մեքենա օգտագործելով տվյալներ, որոնք լավ «պիտակավորված են»: Համար օրինակ , Baby-ը կարող է նույնականացնել այլ շների՝ հիմնվելով անցյալի վրա վերահսկվող ուսուցում . Հետընթաց և Դասակարգում երկու տեսակ են վերահսկվող մեքենայական ուսուցում տեխնիկան։ Կլաստերավորում և ասոցիացիան երկու տեսակի են Չվերահսկվող ուսուցում.
Ի՞նչ է վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմը:
Վերահսկվող ուսուցում է մեքենայական ուսուցում -ի առաջադրանքը սովորելը ֆունկցիա, որը մուտքագրում է մուտքը ելքի վրա՝ հիմնվելով օրինակ մուտքագրման և ելքի զույգերի վրա: Ա վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմ վերլուծում է վերապատրաստում տվյալներ և արտադրում է ենթադրվող ֆունկցիա, որը կարող է օգտագործվել նոր օրինակներ քարտեզագրելու համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Որո՞նք են տվյալների արդյունահանման ալգորիթմները:
Ստորև բերված է տվյալների արդյունահանման լավագույն ալգորիթմների ցանկը՝ C4: C4. k-միջոցներ՝ Աջակցող վեկտորային մեքենաներ՝ Apriori՝ EM (Axpectation-Maximization): PageRank (PR): AdaBoost՝ kNN:
Որո՞նք են խորը ուսուցման մեջ օգտագործվող ալգորիթմները:
Խորը ուսուցման ամենատարածված ալգորիթմներն են՝ Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNNs) Long Short Term Memory Networks (LSTMs) Stacked Auto-Encoders. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Որոնք են խորը ուսուցման ալգորիթմները:
Խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների դաս է, որն օգտագործում է մի քանի շերտեր՝ չմշակված մուտքագրումից աստիճանաբար ավելի բարձր մակարդակի հատկանիշներ հանելու համար: Օրինակ, պատկերի մշակման ժամանակ ստորին շերտերը կարող են ճանաչել եզրերը, մինչդեռ ավելի բարձր շերտերը կարող են բացահայտել մարդուն առնչվող հասկացությունները, ինչպիսիք են թվերը, տառերը կամ դեմքերը:
Որո՞նք են դասակարգման ալգորիթմները մեքենայական ուսուցման մեջ:
Այստեղ մենք ունենք դասակարգման ալգորիթմների տեսակները մեքենայական ուսուցման մեջ՝ Գծային դասակարգիչներ՝ լոգիստիկ ռեգրեսիա, միամիտ Բայես դասակարգիչ։ Մոտակա Հարևան. Աջակցող վեկտորային մեքենաներ: Որոշման ծառեր. Բարձրացված ծառեր. Պատահական անտառ. Նյարդային ցանցեր
Ի՞նչ է ասոցիացիան չվերահսկվող ուսուցման մեջ:
Ասոցիացիայի կանոնները կամ ասոցիացիայի վերլուծությունը նույնպես կարևոր թեմա է տվյալների մշակման մեջ: Սա չվերահսկվող մեթոդ է, ուստի մենք սկսում ենք չպիտակավորված տվյալներից: Չպիտակավորված տվյալների բազան տվյալների բազա է առանց փոփոխականի, որը տալիս է մեզ ճիշտ պատասխանը: Ասոցիացիայի վերլուծությունը փորձում է գտնել հարաբերություններ տարբեր սուբյեկտների միջև