یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت نوعی از یادگیری ماشین است که به دنبال الگوهای قبلاً کشف نشده در یک مجموعه داده بدون برچسب قبلی و با حداقل است.

خوشه بندی یک روش بدون نظارت است که در آن هدف یافتن گروههای طبیعی یا خوشه ها در یک فضای مشخص و تفسیر داده های ورودی است. یادگیری ماشین بدون نظارت به شما کمک می کند انواع و اقسام الگوهای ناشناخته را در داده ها پیدا کنید. خوشه بندی و تجمع دو نوع یادگیری بدون نظارت هستند. چهار نوع روش خوشه بندی ۱) اختصاصی ۲) تجمع ۳) همپوشانی ۴) احتمالی داریم.

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت با تجزیه و تحلیل داده ها بدون برچسب برای ساختارهای پنهان درون آنها، و از طریق تعیین همبستگی و ویژگی هایی که در واقع دو مورد داده را با هم مرتبط می کنند، کار می کند. برای خوشه بندی، کاهش ابعاد، یادگیری ویژگی ها، تخمین تراکم و … استفاده می شود.

خرید پکیج آموزشی یادگیری ماشین

پکیج


ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *