ما هي الرابطة في التعلم غير الخاضع للرقابة؟

2025 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2025-01-22 17:16

منظمة القواعد أو منظمة التحليل هو أيضًا موضوع مهم في التنقيب عن البيانات. هذا بدون إشراف طريقة ، لذلك نبدأ بمجموعة بيانات غير مسماة. مجموعة البيانات غير المسماة مجموعة بيانات بدون متغير تعطينا الإجابة الصحيحة. منظمة يحاول التحليل إيجاد علاقات بين الكيانات المختلفة.

في المقابل ، هل قواعد الجمعية تعلم غير خاضع للإشراف؟

على عكس شجرة القرار و القاعدة تعيين الاستقراء ، مما يؤدي إلى نماذج التصنيف ، تعلم قواعد الرابطة هو تعليم غير مشرف عليه مع عدم وجود تسميات فئة مخصصة للأمثلة. سيكون هذا بعد ذلك خاضعًا للإشراف التعلم المهمة ، حيث تتعلم NN من الأمثلة المحددة مسبقًا.

أيضا ، ماذا يعني التعلم بدون إشراف؟ التعلم غير الخاضع للإشراف هو نوع من التعلم الالي الخوارزمية المستخدمة لاستخلاص الاستنتاجات من مجموعات البيانات التي تتكون من بيانات الإدخال دون ردود معنونة. الأكثر شيوعا تعليم غير مشرف عليه طريقة يكون تحليل الكتلة ، والتي يكون تستخدم لتحليل البيانات الاستكشافية للعثور على الأنماط المخفية أو التجميع في البيانات.

أيضًا ، 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 هي الأنواع المختلفة من التعلم غير الخاضع للرقابة؟

تتضمن بعض الخوارزميات الأكثر شيوعًا المستخدمة في التعلم غير الخاضع للإشراف ما يلي:

• تجمع. المجموعات الهرمية ، k- الوسائل.
• إكتشاف عيب خلقي. عامل خارجي محلي.
• الشبكات العصبية. أجهزة التشفير التلقائي. شبكات الاعتقاد العميقة.
• مناهج تعلم النماذج المتغيرة الكامنة مثل. خوارزمية التوقع - التعظيم (EM) طريقة اللحظات.