Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Unsupervised Learning
Klasteryzacja to nienadzorowana technika uczenia maszynowego, która grupuje podobne punkty danych, umożliwiając eksploracyjną analizę danych bez potrzeby etykietowania. Poznaj rodzaje, zastosowania oraz to, jak modele osadzające usprawniają klasteryzację.
Klastrowanie metodą K-średnich to popularny algorytm uczenia maszynowego bez nadzoru, służący do podziału zbiorów danych na z góry określoną liczbę odrębnych, niepokrywających się klastrów poprzez minimalizowanie sumy kwadratów odległości pomiędzy punktami danych a centroidami ich klastrów.
Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych, identyfikowanie wzorców, dokonywanie predykcji oraz ulepszanie podejmowania decyzji w czasie bez konieczności jawnego programowania.
Uczenie nienadzorowane to gałąź uczenia maszynowego koncentrująca się na odnajdywaniu wzorców, struktur i zależności w nieoznakowanych danych, umożliwiająca zadania takie jak grupowanie, redukcja wymiarów czy reguły asocjacyjne dla zastosowań takich jak segmentacja klientów, wykrywanie anomalii i systemy rekomendacji.
Uczenie nienadzorowane to technika uczenia maszynowego, która trenuje algorytmy na nieoznaczonych danych w celu odkrywania ukrytych wzorców, struktur i relacji. Do najczęstszych metod należą klasteryzacja, asocjacja oraz redukcja wymiarowości, a zastosowania obejmują segmentację klientów, wykrywanie anomalii i analizę koszyka zakupowego.
Uczenie pół-nadzorowane (SSL) to technika uczenia maszynowego, która wykorzystuje zarówno dane oznaczone, jak i nieoznaczone do trenowania modeli, co czyni ją idealną, gdy oznaczanie wszystkich danych jest niepraktyczne lub kosztowne. Łączy zalety uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, aby poprawić dokładność i uogólnianie.
