ვიდეო: არის თუ არა მანქანური სწავლება უკონტროლო?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
უკონტროლო სწავლა არის მანქანათმცოდნეობა ტექნიკა, სადაც არ გჭირდებათ მოდელის მეთვალყურეობა. უკონტროლო მანქანათმცოდნეობა გეხმარებათ იპოვოთ ყველა სახის უცნობი ნიმუში მონაცემებში. კლასტერირება და ასოციაცია ორი ტიპისაა უკონტროლო სწავლა.
ამასთან დაკავშირებით, არის თუ არა მანქანური სწავლება ზედამხედველობის ქვეშ თუ არა ზედამხედველობის ქვეშ?
სფეროს ფარგლებში მანქანათმცოდნეობა , არსებობს ორი ძირითადი ტიპის დავალება: მეთვალყურეობდა , და ზედამხედველობის გარეშე . ამ ორ ტიპს შორის მთავარი განსხვავება ისაა ზედამხედველობითი სწავლა კეთდება საფუძველი ჭეშმარიტების გამოყენებით, ან სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ჩვენ გვაქვს წინასწარი ცოდნა იმის შესახებ, თუ რა უნდა იყოს გამომავალი მნიშვნელობები ჩვენი ნიმუშებისთვის.
მეორეც, სად გამოიყენება უკონტროლო სწავლება? უკონტროლო სწავლა არის ხშირად გამოყენებული მონაცემების წინასწარ დამუშავება. ჩვეულებრივ, ეს ნიშნავს მის შეკუმშვას გარკვეული მნიშვნელობის შენარჩუნების გზით, როგორიცაა PCA ან SVD, სანამ ღრმა ნერვულ ქსელში ან სხვა ზედამხედველობის ქვეშ მიიყვანება. სწავლა ალგორითმი.
მეორეც, რა არის უკონტროლო სწავლის მაგალითი?
აქ შეიძლება იყოს უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის მაგალითები როგორიცაა კ- ნიშნავს კლასტერირება , დამალული მარკოვის მოდელი, DBSCAN კლასტერირება , PCA, t-SNE, SVD, ასოციაციის წესი. მოდით შევამოწმოთ რამდენიმე მათგანი: k- ნიშნავს კლასტერირება - Მონაცემების მოპოვება. კ- ნიშნავს კლასტერირება არის ცენტრალური ალგორითმი უკონტროლო მანქანათმცოდნეობა ოპერაცია.
რა არის უკონტროლო სწავლება, მიეცით მაგალითები უკონტროლო სასწავლო ამოცანების შესახებ?
Ზოგიერთი პოპულარული უკონტროლო სწავლის მაგალითები ალგორითმებია: k- ნიშნავს კლასტერირება პრობლემები. აპრიორის ალგორითმი ასოციაციის წესისთვის სწავლა პრობლემები.
გირჩევთ:
რა არის მანქანური სწავლება პითონის გამოყენებით?
მანქანური სწავლების შესავალი პითონის გამოყენებით. მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) სახეობა, რომელიც კომპიუტერებს აძლევს სწავლის უნარს აშკარად დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობა ფოკუსირებულია კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებიც შეიძლება შეიცვალოს ახალი მონაცემების გამოვლენისას
რა არის მანქანური სწავლება ხელოვნურ ინტელექტში?
მანქანათმცოდნეობა (ML) არის მეცნიერების ფილიალი, რომელიც ეძღვნება ალგორითმებისა და სტატისტიკური მოდელების შესწავლას, რომლებსაც კომპიუტერული სისტემები იყენებენ კონკრეტული ამოცანის შესასრულებლად აშკარა ინსტრუქციების გამოყენების გარეშე, შაბლონებზე და დასკვნაზე დაყრდნობით. ის განიხილება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი
რისთვის შეგვიძლია გამოვიყენოთ მანქანური სწავლება?
აქ ჩვენ ვიზიარებთ მანქანათმცოდნეობის რამდენიმე მაგალითს, რომლებსაც ყოველდღიურად ვიყენებთ და, შესაძლოა, წარმოდგენაც არ გვაქვს, რომ ისინი ML-ით არის განპირობებული. ვირტუალური პერსონალური ასისტენტები. პროგნოზები მგზავრობისას. ვიდეო მეთვალყურეობა. სოციალური მედიის სერვისები. ელ.ფოსტის სპამის და მავნე პროგრამების ფილტრაცია. ონლაინ მომხმარებელთა მხარდაჭერა. საძიებო სისტემის შედეგების დახვეწა
არის Arima მოდელის მანქანური სწავლება?
კლასიკური მეთოდები, როგორიცაა ETS და ARIMA, აღემატება მანქანურ სწავლებას და ღრმა სწავლის მეთოდებს ერთსაფეხურიანი პროგნოზირებისთვის ერთვარიანტულ მონაცემთა ნაკრებებზე. კლასიკური მეთოდები, როგორიცაა Theta და ARIMA, აღემატება მანქანურ სწავლებას და ღრმა სწავლის მეთოდებს მრავალსაფეხურიანი პროგნოზირებისთვის ერთვარიანტულ მონაცემთა ნაკრებებზე
რა არის მანქანური სწავლება დეტალურად?
მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) აპლიკაცია, რომელიც სისტემას აძლევს შესაძლებლობას ავტომატურად ისწავლონ და გააუმჯობესონ გამოცდილება მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. მანქანური სწავლება ფოკუსირებულია კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ წვდომა მიიღონ მონაცემებზე და გამოიყენონ ისინი თავად ისწავლონ