Какие основные ветки, согласно описанной в лекции классификации, включает в себя обучение без учителя?
Кластеризация
Классификация
Регрессия
Уменьшение размерности
Поиск ассоциаций

Другие предметы Университет Обучение без учителя машинное обучение обучение без учителя кластеризация классификация регрессия уменьшение размерности поиск ассоциаций Новый

Обучение без учителя – это один из ключевых подходов в машинном обучении, который используется для анализа данных без заранее заданных меток. В рамках этого подхода можно выделить несколько основных веток, которые помогают организовать данные и выявлять в них скрытые структуры. Давайте рассмотрим эти ветки подробнее:

• Кластеризация: Это процесс группировки наборов объектов таким образом, чтобы объекты в одной группе (или кластере) были более похожи друг на друга, чем на объекты в других группах. Кластеризация используется для сегментации данных и может помочь в обнаружении паттернов в больших наборах данных.
• Уменьшение размерности: Эта ветка направлена на уменьшение количества переменных в данных, сохраняя при этом как можно больше информации. Это может быть полезно для визуализации данных, а также для упрощения модели и уменьшения вычислительных затрат. Примеры методов уменьшения размерности включают PCA (главные компоненты) и t-SNE.
• Поиск ассоциаций: Этот метод используется для выявления интересных взаимосвязей между переменными в больших наборах данных. Примеры включают анализ корзины покупок, где можно выявить, какие товары часто покупаются вместе. Это помогает в принятии решений о маркетинговых стратегиях и рекомендациях.

Важно отметить, что классификация и регрессия относятся к обучению с учителем, где данные имеют метки, и модель обучается на этих метках для предсказания новых значений. В отличие от этого, обучение без учителя не использует метки и сосредоточено на выявлении структуры и паттернов в данных.

Таким образом, основные ветки обучения без учителя включают:

• Кластеризация
• Уменьшение размерности
• Поиск ассоциаций