Bekijk alle inhoud met de tag Unsupervised Learning
Clustering is een unsupervised machine learning-techniek die vergelijkbare datapunten groepeert, waardoor verkennende data-analyse zonder gelabelde data mogelijk is. Lees meer over de types, toepassingen en hoe embedding-modellen clustering verbeteren.
K-Means Clustering is een populair unsupervised machine learning algoritme voor het verdelen van datasets in een vooraf bepaald aantal verschillende, niet-overlappende clusters door het minimaliseren van de som van de kwadratische afstanden tussen datapunten en hun clustercentra.
Machine Learning (ML) is een subset van kunstmatige intelligentie (AI) die machines in staat stelt te leren van data, patronen te herkennen, voorspellingen te doen en besluitvorming in de loop van de tijd te verbeteren zonder expliciete programmering.
Onbegeleerd leren is een tak van machine learning die zich richt op het vinden van patronen, structuren en relaties in niet-gelabelde data, waardoor taken als clusteren, dimensionaliteitsreductie en het ontdekken van associatieregels mogelijk worden voor toepassingen zoals klantsegmentatie, anomaliedetectie en aanbevelingssystemen.
Onbegeleid leren is een machine learning-techniek waarbij algoritmen worden getraind op niet-gelabelde data om verborgen patronen, structuren en relaties te ontdekken. Veelgebruikte methoden zijn clustering, associatie en dimensiereductie, met toepassingen in klantsegmentatie, anomaliedetectie en marktmandanalyse.
Semi-gesuperviseerd leren (SSL) is een machine learning-techniek die zowel gelabelde als ongelabelde data gebruikt om modellen te trainen. Dit is ideaal wanneer het labelen van alle data onpraktisch of kostbaar is. Het combineert de voordelen van gesuperviseerd en niet-gesuperviseerd leren om de nauwkeurigheid en generalisatie te verbeteren.
