Prehľadávať všetok obsah označený Unsupervised Learning
K-Means zhlukovanie je populárny algoritmus neřízeného strojového učenia na rozdelenie dátových súborov do vopred stanoveného počtu odlišných, neprekrývajúcich sa zhlukov minimalizovaním súčtu štvorcov vzdialeností medzi dátovými bodmi a ich centroidmi zhluku.
Klasifikácia do zhlukov je nesupervidovaná technika strojového učenia, ktorá zoskupuje podobné dátové body a umožňuje prieskumnú analýzu dát bez označených údajov. Zistite viac o typoch, aplikáciách a o tom, ako embedding modely zlepšujú klasifikáciu do zhlukov.
Nesupervidované učenie je odvetvie strojového učenia zamerané na hľadanie vzorov, štruktúr a vzťahov v neoznačených dátach, čo umožňuje úlohy ako zhlukovanie, redukciu dimenzií a učenie asociačných pravidiel pre aplikácie ako segmentácia zákazníkov, detekcia anomálií a odporúčacie systémy.
Nesupervidované učenie je technika strojového učenia, ktorá trénuje algoritmy na neoznačených dátach s cieľom objaviť skryté vzory, štruktúry a vzťahy. Medzi bežné metódy patrí zhlukovanie, asociácia a redukcia dimenzií, pričom využitie nachádza v segmentácii zákazníkov, detekcii anomálií a analýze nákupných košíkov.
Polonadzorované učenie (SSL) je technika strojového učenia, ktorá využíva označené aj neoznačené dáta na trénovanie modelov, čo je ideálne v prípadoch, keď je označovanie všetkých údajov nepraktické alebo nákladné. Kombinuje silné stránky nadzorovaného a nenadzorovaného učenia na zlepšenie presnosti a generalizácie.
Strojové učenie (ML) je podmnožinou umelej inteligencie (AI), ktorá umožňuje strojom učiť sa z dát, identifikovať vzory, robiť predikcie a zlepšovať rozhodovanie v priebehu času bez explicitného programovania.
