Video: Машина үйрөнүү көзөмөлсүзбү?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Көзөмөлсүз окуу болуп саналат машина үйрөнүү моделди көзөмөлдөөнүн кереги жок болгон техника. Көзөмөлсүз машина үйрөнүү маалыматтардан белгисиз үлгүлөрдүн бардык түрүн табууга жардам берет. Кластерлөө жана Ассоциациянын эки түрү Көзөмөлсүз окуу.
Буга байланыштуу Machine Learning көзөмөлдөнөбү же көзөмөлсүзбү?
тармагында машина үйрөнүү , милдеттердин эки негизги түрү бар: көзөмөлдөгөн , жана көзөмөлсүз . эки түрүнүн ортосундагы негизги айырма болуп саналат көзөмөлдөгөн окуу негиздүү чындыкты колдонуу менен жасалат, же башкача айтканда, биз үлгүлөрүбүздүн чыгыш баалуулуктары кандай болушу керектиги жөнүндө алдын ала маалыматыбыз бар.
Экинчиден, көзөмөлсүз окутуу кайда колдонулат? Көзөмөлсүз окуу тез-тез колдонулган маалыматтарды алдын ала иштетүү үчүн. Адатта, бул аны терең нейрондук торго же башка көзөмөлгө алуудан мурун PCA же SVD сыяктуу кандайдыр бир маанини сактоочу жол менен кысуу дегенди билдирет. үйрөнүү алгоритм.
Экинчиден, көзөмөлсүз окутуунун мисалы деген эмне?
Бул жерде болушу мүмкүн көзөмөлсүз машина үйрөнүү мисалдары мисалы, к- каражаттары Кластерлөө , Жашыруун Марков модели, DBSCAN Кластерлөө , PCA, t-SNE, SVD, Ассоциация эрежеси. Келгиле, алардын бир нечесин карап көрөлү: k-каражат Кластерлөө - Маалыматтарды казып алуу. к- билдирет кластерлөө борбордук алгоритм болуп саналат көзөмөлсүз машина үйрөнүү операция.
Көзөмөлсүз окутуу деген эмне, көзөмөлсүз окуу тапшырмаларына мисал келтириңиз?
Кээ бир популярдуу көзөмөлсүз окутуу мисалдары алгоритмдер: k- үчүн каражаттар кластерлөө көйгөйлөр. Ассоциация эрежеси үчүн априори алгоритми үйрөнүү көйгөйлөр.
Сунушталууда:
Машина үйрөнүү үчүн кайсы тил эң жакшы?
Машина үйрөнүү - бул компьютер илиминин өсүп жаткан чөйрөсү жана бир нече программалоо тилдери ML алкактарын жана китепканаларды колдойт. Бардык программалоо тилдеринин ичинен эң популярдуу тандоо Python, андан кийин C++, Java, JavaScript жана C#
Python аркылуу машина үйрөнүү деген эмне?
Python аркылуу машинаны үйрөнүүгө киришүү. Машина үйрөнүү – бул жасалма интеллекттин (AI) бир түрү, ал компьютерлерге так программаланбастан үйрөнүү мүмкүнчүлүгүн берет. Машиналарды үйрөнүү жаңы маалыматтарга кабылганда өзгөрө турган Компьютердик программаларды иштеп чыгууга багытталган
Машина үйрөнүү үчүн эмнени үйрөнүшүм керек?
Машина үйрөнүүнү баштоодон мурун, төмөнкү тема боюнча кеңири маалымат алсаңыз жакшы болмок. Ыктымалдуулук теориясы. Сызыктуу алгебра. График теориясы. Оптимизация теориясы. Байес усулдары. Calculus. Multivariate Calculus. Жана программалоо тилдери жана маалымат базалары:
Жасалма интеллектте машина үйрөнүү деген эмне?
Машина үйрөнүү (ML) – бул компьютердик системалар конкреттүү тапшырманы аткаруу үчүн ачык көрсөтмөлөрдү колдонбостон, анын ордуна үлгүлөргө жана корутундуларга таянуу менен колдонгон алгоритмдерди жана статистикалык моделдерди изилдөөгө арналган илим тармагы. Бул жасалма интеллекттин бир бөлүгү катары каралат
Машина үйрөнүү үчүн кандай программалоо тили колдонулат?
Python Ошо сыяктуу эле, машина үйрөнүү жана AI үчүн кайсы тил жакшыраак? Жасалма интеллект үчүн эң мыкты 5 программалоо тилдери Python. Python жөнөкөйлүгүнөн улам AI өнүктүрүү тилдеринин тизмесинде биринчи орунда деп эсептелет. R.