რა არის ასოციაცია უკონტროლო სწავლაში?

2025 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2025-01-22 17:29

ასოციაცია წესები ან ასოციაცია ანალიზი ასევე მნიშვნელოვანი თემაა მონაცემთა მოპოვებაში. Ეს არის ზედამხედველობის გარეშე მეთოდი, ამიტომ ვიწყებთ არალეიბლიანი მონაცემთა ნაკრებით. არალეიბლირებული მონაცემთა ნაკრები არის მონაცემთა ნაკრები ცვლადის გარეშე, რომელიც გვაძლევს სწორ პასუხს. ასოციაცია ანალიზი ცდილობს აღმოაჩინოს ურთიერთობები სხვადასხვა ერთეულებს შორის.

შესაბამისად, არის თუ არა ასოციაციის წესები უკონტროლო სწავლება?

გადაწყვეტილების ხის საპირისპიროდ და წესი კომპლექტის ინდუქცია, რომელიც იწვევს კლასიფიკაციის მოდელებს, ასოციაციის წესების სწავლა არის უკონტროლო სწავლა მეთოდი, მაგალითებზე კლასის ეტიკეტების გარეშე. შემდეგ ეს იქნება ზედამხედველობა სწავლა ამოცანა, სადაც NN სწავლობს წინასწარ კალსიფიცირებული მაგალითებიდან.

ასევე, რას ნიშნავს უკონტროლო სწავლა? უკონტროლო სწავლა არის ტიპი მანქანათმცოდნეობა ალგორითმი, რომელიც გამოიყენება დასკვნის გამოსატანად მონაცემთა ნაკრებიდან, რომელიც შედგება შეყვანილი მონაცემებისგან, ეტიკეტირებული პასუხების გარეშე. ყველაზე გავრცელებული უკონტროლო სწავლა მეთოდი არის კლასტერული ანალიზი, რომელიც არის გამოიყენება საძიებო მონაცემების ანალიზისთვის ფარული შაბლონების ან მონაცემების დაჯგუფების მოსაძებნად.

ასევე, 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 სხვადასხვა ტიპის უკონტროლო სწავლება?

ზოგიერთი ყველაზე გავრცელებული ალგორითმი, რომელიც გამოიყენება უკონტროლო სწავლაში, მოიცავს:

• კლასტერირება. იერარქიული კლასტერირება, k- ნიშნავს.
• ანომალიის გამოვლენა. ლოკალური გამორჩეული ფაქტორი.
• Ნეირონული ქსელები. ავტოინკოდერები. ღრმა რწმენის ბადეები.
• ლატენტური ცვლადი მოდელების შესწავლის მიდგომები, როგორიცაა. მოლოდინი-მაქსიმიზაციის ალგორითმი (EM) მომენტების მეთოდი.