Мазмуну:

Көзөмөлсүз окутууда ассоциация деген эмне?
Көзөмөлсүз окутууда ассоциация деген эмне?

Video: Көзөмөлсүз окутууда ассоциация деген эмне?

Video: Көзөмөлсүз окутууда ассоциация деген эмне?
Video: 20 lugares de la Tierra SUPERPOBLADOS | Ciudades con problemas de hacinamiento 2024, Ноябрь
Anonim

Ассоциация эрежелери же бирикме талдоо да маалыматтарды казып алуу маанилүү тема болуп саналат. Бул көзөмөлсүз ыкмасы, ошондуктан биз белгиленбеген маалымат топтомунан баштайбыз. Белгисиз берилиштер жыйындысы - бул бизге туура жооп берген өзгөрмөсү жок берилиштер жыйындысы. Ассоциация талдоо ар кандай объектилердин ортосундагы мамилелерди табууга аракет кылат.

Тиешелүү түрдө, ассоциация эрежелери көзөмөлсүз үйрөнүүбү?

Чечим дарагына каршы жана эреже классификация моделдерин пайда кылган индукцияны орнотуу, ассоциация эрежелерин үйрөнүү болуп саналат көзөмөлсүз окутуу ыкма, мисалдарга класс белгилери ыйгарылган эмес. Бул анда көзөмөлгө алынат Үйрөнүү тапшырма, мында NN алдын ала калыстырылган мисалдардан үйрөнөт.

Ошондой эле, көзөмөлсүз окутуу эмнени билдирет? Көзөмөлсүз окутуу болуп саналат түрү машина үйрөнүү Белгиленген жооптору жок киргизилген маалыматтардан турган маалымат топтомдорунан тыянак чыгаруу үчүн колдонулган алгоритм. Эң кеңири тараган көзөмөлсүз окутуу ыкмасы болуп саналат кластердик анализ, бул болуп саналат маалыматтардын жашыруун моделдерин же топтоштурууну табуу үчүн чалгындоо маалыматтарды талдоо үчүн колдонулат.

Ошондой эле, көзөмөлсүз окутуу 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 окутуунун кандай түрлөрү бар?

Көзөмөлсүз окутууда колдонулган эң кеңири таралган алгоритмдердин айрымдарына төмөнкүлөр кирет:

  • Кластерлөө. иерархиялык кластердик, к- каражаттары.
  • Аномалияны аныктоо. Жергиликтүү четтөө фактору.
  • Нейрондук тармактар. Autoencoders. Deep Belief Nets.
  • сыяктуу жашыруун өзгөрмө моделдерин үйрөнүү үчүн ыкмалар. Күтүү – максимизациялоо алгоритми (ЭМ) Моменттердин ыкмасы.

Сунушталууда: