Мазмұны:
Бейне: Бақылаусыз оқытудағы ассоциация дегеніміз не?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Қауымдастық ережелер немесе бірлестік талдау да деректерді өндірудегі маңызды тақырып болып табылады. Бұл а бақылаусыз әдісі, сондықтан біз таңбаланбаған деректер жиынынан бастаймыз. Белгіленбеген деректер жиыны - бұл бізге дұрыс жауап беретін айнымалысы жоқ деректер жиыны. Қауымдастық талдау әртүрлі субъектілер арасындағы қатынастарды табуға тырысады.
Сәйкесінше, қауымдастық ережелері бақылаусыз оқыту ма?
Шешім ағашына қарсы және ереже классификациялық модельдерге әкелетін индукцияны орнату, ассоциация ережесін оқыту болып табылады бақылаусыз оқыту әдіс, мысалдарға тағайындалған сынып белгілері жоқ. Бұл кейін Бақыланатын болады Үйрену тапсырма, мұнда NN алдын ала есептелген мысалдардан үйренеді.
Сондай-ақ, бақылаусыз оқыту нені білдіреді? Бақылаусыз оқыту дегеніміз бір түрі машиналық оқыту таңбаланған жауаптары жоқ кіріс деректерінен тұратын деректер жиынынан қорытынды жасау үшін қолданылатын алгоритм. Ең ортақ бақылаусыз оқыту әдіс болып табылады кластерлік талдау, ол болып табылады деректердегі жасырын үлгілерді немесе топтастыруды табу үшін барлау деректерін талдау үшін пайдаланылады.
Сондай-ақ, бақылаусыз оқыту мысалы дегеніміз не?
Мұнда болуы мүмкін бақыланбайтын машиналық оқыту мысалдары k-орталары сияқты Кластерлеу , Жасырын Марков үлгісі, DBSCAN Кластерлеу , PCA, t-SNE, SVD, Ассоциация ережесі. Олардың бірнешеуін қарастырайық: k-мағынасы Кластерлеу - Деректерді өндіру. k- білдіреді кластерлеу орталық алгоритмі болып табылады бақылаусыз машиналық оқыту операция.
Бақылаусыз оқытудың қандай түрлері бар?
Бақылаусыз оқытуда қолданылатын ең көп таралған алгоритмдердің кейбірі:
- Кластерлеу. иерархиялық кластерлеу, k-орталар.
- Аномалияны анықтау. Жергілікті шектен тыс фактор.
- Нейрондық желілер. Автокодерлер. Терең сенім торлары.
- сияқты жасырын ауыспалы модельдерді үйренуге арналған тәсілдер. Күту – максимизация алгоритмі (ЭМ) Момент әдісі.
Ұсынылған:
Машиналық оқытудағы жалпылау қатесі дегеніміз не?
Машиналық оқытудағы және статистикалық оқыту теориясындағы бақыланатын оқу қолданбаларында жалпылау қатесі (сонымен қатар үлгіден тыс қате ретінде белгілі) алгоритмнің бұрын көрмеген деректер үшін нәтиже мәндерін болжауға қабілеттілігінің өлшемі болып табылады
Машиналық оқытудағы модель дрейфі дегеніміз не?
Википедиядан, еркін энциклопедия. Болжалды аналитика мен машиналық оқытуда концепцияның дрейфі модель болжауға тырысатын мақсатты айнымалының статистикалық қасиеттері уақыт өте келе күтпеген тәсілдермен өзгеретінін білдіреді. Бұл қиындықтар туғызады, өйткені уақыт өткен сайын болжамдар азаяды
Машиналық оқытудағы фреймворк дегеніміз не?
Machine Learning Framework дегеніміз не. Machine Learning Framework - бұл интерфейс, кітапхана немесе құрал, ол әзірлеушілерге негізгі алгоритмдердің ұсақ-түйегіне кірмей, машиналық оқыту үлгілерін оңай және жылдам құруға мүмкіндік береді
Машиналық оқытудағы мүмкіндіктерді азайту дегеніміз не?
Мүмкіндіктерді азайтуды пайдалану мақсаты - компьютер өз функциясын орындау үшін өңдеуі керек мүмкіндіктердің (немесе айнымалылардың) санын азайту. Мүмкіндіктерді азайту өлшемдер санын азайту үшін пайдаланылады, бұл деректерді машиналық оқыту қолданбалары үшін сирек және статистикалық маңыздырақ етеді
Бақыланатын және бақылаусыз оқыту алгоритмдері дегеніміз не?
Бақыланады: Барлық деректер таңбаланады және алгоритмдер кіріс деректерінің шығысын болжауды үйренеді. Бақыланбайтын: барлық деректер таңбаланбаған және алгоритмдер кіріс деректерінен құрылымды алуды үйренеді