Якія алгарытмы найбольш часта выкарыстоўваюцца ў машынным навучанні?
Машыннае навучанне, падмноства штучнага інтэлекту, прадугледжвае выкарыстанне алгарытмаў і статыстычных мадэляў, якія дазваляюць камп'ютарам выконваць задачы без відавочных інструкцый, абапіраючыся замест гэтага на шаблоны і вывад. У гэтай галіне былі распрацаваны шматлікія алгарытмы для вырашэння розных тыпаў задач, пачынаючы ад класіфікацыі і рэгрэсіі і заканчваючы кластарызацыі і памяншэннем памернасці.
Ці патрэбна некантраляваная мадэль навучанне, хоць яна не мае пазначаных даных?
Мадэль машыннага навучання без нагляду не патрабуе маркіраваных даных для навучання, паколькі яна накіравана на пошук заканамернасцей і ўзаемасувязяў у дадзеных без загадзя вызначаных метак. Нягледзячы на тое, што некантралюемае навучанне не прадугледжвае выкарыстання пазначаных даных, мадэль усё роўна павінна прайсці працэс навучання, каб даведацца асноўную структуру даных
Як мы ацэньваем прадукцыйнасць алгарытмаў кластарызацыі ў адсутнасць пазначаных дадзеных?
У галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці ў машынным навучанні з дапамогай Python, ацэнка прадукцыйнасці алгарытмаў кластарызацыі пры адсутнасці пазначаных даных з'яўляецца важнай задачай. Алгарытмы кластарызацыі - гэта метады некантраляванага навучання, якія накіраваны на згрупаванне падобных кропак даных на аснове іх уласцівых шаблонаў і падабенстваў. Пакуль адсутнасць пазначаных дадзеных
У чым розніца паміж алгарытмамі кластарызацыі k-сярэдніх і сярэдніх зрухаў?
Алгарытмы кластарызацыі k-сярэдніх і сярэдняга зруху шырока выкарыстоўваюцца ў галіне машыннага навучання для задач кластарызацыі. У той час як яны падзяляюць мэту групоўкі кропак дадзеных у кластары, яны адрозніваюцца сваімі падыходамі і характарыстыкамі. K-means - гэта алгарытм кластарызацыі на аснове цэнтрароіда, мэта якога - разбіць даныя на k розных кластараў. Гэта
У чым заключаецца абмежаванне алгарытму k-сярэдніх пры кластэрызацыі груп рознага памеру?
Алгарытм k-сярэдніх з'яўляецца шырока выкарыстоўваным алгарытмам кластарызацыі ў машынным навучанні, асабліва ў задачах некантраляванага навучання. Яго мэта складаецца ў тым, каб разбіць набор даных на k розных кластараў на аснове падабенства кропак даных. Аднак алгарытм k-сярэдніх мае пэўныя абмежаванні, калі справа даходзіць да кластарызацыі груп рознага памеру. У гэтым адказе мы разгледзім