هل التعلم الآلي غير خاضع للإشراف؟

2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43

تعليم غير مشرف عليه هو التعلم الالي تقنية حيث لا تحتاج للإشراف على النموذج. التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف يساعدك في العثور على جميع أنواع الأنماط غير المعروفة في البيانات. التجميع والارتباط نوعان من تعليم غير مشرف عليه.

فيما يتعلق بهذا ، هل التعلم الآلي خاضع للإشراف أم غير خاضع للإشراف؟

ضمن مجال التعلم الالي ، هناك نوعان رئيسيان من المهام: تحت الإشراف ، و بدون إشراف . الفرق الرئيسي بين النوعين هو أن التعلم تحت الإشراف يتم باستخدام الحقيقة الأساسية ، أو بعبارة أخرى ، لدينا معرفة مسبقة بما يجب أن تكون عليه قيم المخرجات لعيناتنا.

ثانيًا ، أين يتم استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف؟ تعليم غير مشرف عليه في كثير من الأحيان تستخدم لمعالجة البيانات. عادةً ما يعني ذلك ضغطه بطريقة تحافظ على المعنى كما هو الحال مع PCA أو SVD قبل إطعامه إلى شبكة عصبية عميقة أو أي شبكة أخرى خاضعة للإشراف التعلم الخوارزمية.

ثانيًا ، ما هو مثال التعلم غير الخاضع للإشراف؟

يمكن أن يكون هنا أمثلة التعلم الآلي غير الخاضعة للرقابة مثل k- الوسائل تجمع ، نموذج ماركوف المخفي ، DBSCAN تجمع ، PCA ، t-SNE ، SVD ، حكم الرابطة. دعونا نتحقق من عدد قليل منهم: k- الوسائل تجمع - بيانات التعدين. ك يعني تجمع هي الخوارزمية المركزية في التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف عملية.

ما هو التعلم غير الخاضع للإشراف يعطي أمثلة على مهام التعلم غير الخاضعة للإشراف؟

بعض شائع أمثلة على التعلم غير الخاضع للإشراف الخوارزميات هي: k-mean for تجمع مشاكل. خوارزمية Apriori لقاعدة الارتباط التعلم مشاكل.