Обучающая выборка, при которой система по степени близости значений признаков классификации сама выделяет классы ситуаций, называется выборкой:

Другие предметы Университет Неп supervised learning (неконтролируемое обучение) обучающая выборка интеллектуальные информационные системы классификация ситуаций выделение классов степень близости значений Новый

Обучающая выборка, при которой система по степени близости значений признаков классификации сама выделяет классы ситуаций, называется непод supervised learning или обучением без учителя.

В отличие от обучения с учителем, где у нас есть заранее размеченные данные с известными классами, в обучении без учителя алгоритмы работают с неразмеченными данными. Основная задача таких алгоритмов — выявить скрытые структуры в данных.

Вот основные шаги, которые используются в обучении без учителя:

1. Сбор данных: Сначала необходимо собрать данные, которые будут использоваться для анализа. Это могут быть различные признаки, которые могут быть количественными или качественными.
2. Предобработка данных: Данные часто требуют очистки и нормализации. Это может включать удаление пропусков, нормализацию значений и преобразование категориальных признаков в числовые.
3. Выбор алгоритма: Существует множество алгоритмов для обучения без учителя, таких как кластеризация (например, алгоритм K-средних) и методы понижения размерности (например, PCA).
4. Обучение модели: Алгоритм применяется к данным, чтобы выявить группы или структуры. Например, в случае кластеризации система будет пытаться разбить данные на кластеры на основе их сходства.
5. Оценка результатов: После обучения необходимо оценить, насколько хорошо алгоритм справился с задачей. Это может включать визуализацию кластеров или использование метрик для оценки качества группировки.

Таким образом, обучение без учителя позволяет системе самостоятельно находить закономерности и структуры в данных, что может быть полезно в различных областях, от анализа данных до машинного обучения и искусственного интеллекта.