Свързани публикации 'unsupervised-learning'


Сравнителен анализ на LDA, NNMF и LSA алгоритми за тематично моделиране
Практическо сравнение на алгоритми за моделиране на теми без надзор Преглед Работата с големи колекции от неструктурирани текстови данни може да бъде много трудна. За разлика от обичайните техники за обработка на естествен език, които включват задачи за класифициране на текст, моделирането на теми е малко по-различно. Той разчита на неконтролирани алгоритми за машинно обучение за идентифициране и извличане на латентни теми от голям корпус от текст. Тези алгоритми разкриват..
Вашето ръководство за неконтролирано машинно обучение — Клъстеризиране
Изграждане на интуиция и логика за клъстериране заедно с визуализация на алгоритъма K-Means върху набор от данни Въведение В предишни блогове („Запознаване със света на машинното обучение“) научихме за машинното обучение без надзор. За разлика от контролираното машинно обучение в това, ние идентифицираме точките от данни във връзка с други точки от данни, тъй като този тип алгоритъм за машинно обучение не използва етикетирани данни, както прави в контролираното машинно обучение. Ако..
Видове машинно обучение: контролирано и неконтролирано
Ще бъдете любопитни как получаваме препоръка за видеоклипове в Youtube или как моят Gmail разделя спам и неспам съобщения автоматично или как amazon вижда техния най-положително прегледан продукт в горната част на страницата си. Някога опитвали ли сте се да намерите това, как всъщност работи? Така че тук идва Машинно обучение , което се използва от този тип големи гигантски компании и навсякъде сега, което помага да направят услугите им по-удобни за потребителя или надеждни. Така че..
Силата на етикетираните и немаркираните данни: Ръководство за контролирано и неконтролирано машинно обучение…
Въведение Тази статия се задълбочава в разликите между контролирано и неконтролирано машинно обучение, два мощни подхода, използвани за извличане на приложими прозрения от огромното количество данни, генерирани в днешния дигитален свят. С приблизително 5,18 милиарда интернет потребители по света, светът е взаимосвързан чрез цифрови устройства, които непрекъснато генерират огромно количество данни. Само през 2023 г. са генерирани 97 зетабайта данни, което крие огромен потенциал за..
Какво е машинно обучение?
Напоследък е на устните на всички, но... какво всъщност е машинното обучение? Има няколко дефиниции за машинно обучение, но ако трябва да го дефинирам в едно изречение, то ще бъде: механизмът (наука), чрез който караме машините да действат като хора, без да е необходимо да бъдат програмирани. Не е ли наистина страхотно? (да, между другото е) Възможността за автоматично обучение чрез алгоритми и модели на данни е подход за опит и постигане на AI чрез намиране на модели в данните...
Клъстерен анализ: теория и реализация на неконтролирани алгоритми
Включително плюсовете и минусите на k-средните, йерархичния и DBSCAN С прости думи, клъстерирането не е нищо друго освен разделяне на наблюдения въз основа на определени свойства. В по-технически термин групирането е неконтролиран алгоритъм за машинно обучение, процес, чрез който наблюденията (данните) се групират по начин, по който подобни наблюдения се поставят по-близо едно до друго. Това е „неконтролиран“ алгоритъм, тъй като за разлика от контролираните алгоритми (напр. произволна..
Какво е машинно обучение
Ако сте тук, вероятно се чудите какво е машинно обучение. Е, радвам се, че попита :) От известно време и аз се опитвам да го разбера. Защото в днешно време всички говорят за изкуствен интелект, машинно обучение и дълбоко обучение. Това едни и същи неща ли са? Или просто са свързани помежду си? Как са свързани и какви са разликите между тях? В началото е много объркващо, нали? В интернет има много определения за машинно обучение. Трябва да спомена едно от най-популярните определения...