Похожие вопросы
2025-09-18 07:19:00
"Обучение без учителя" характеризуется отсутствием:
Другие предметы Университет Обучение без учителя обучение без учителя нейронные сети машинное обучение отсутствие меток кластеризация методы обучения алгоритмы анализ данных искусственный интеллект статистические методы Новый
2025-09-18 07:19:08
Обучение без учителя (или unsupervised learning) — это подход в машинном обучении, который отличается от обучения с учителем тем, что в процессе обучения не используются размеченные данные. Это означает, что модель работает с данными, которые не имеют заранее заданных меток или категорий.
Давайте рассмотрим, что именно отсутствует в обучении без учителя:
- Размеченные данные: В отличие от обучения с учителем, где каждому примеру в обучающем наборе данных соответствует метка (например, класс или категория), в обучении без учителя такие метки отсутствуют. Модель должна самостоятельно находить структуры и закономерности в данных.
- Целевые переменные: В обучении без учителя нет целевых переменных, которые модель должна предсказывать. Вместо этого она может использоваться для выявления скрытых паттернов, группировки данных или снижения размерности.
- Контроль за процессом обучения: В обучении с учителем мы можем контролировать процесс обучения, проверяя, насколько хорошо модель предсказывает метки. В обучении без учителя такой контроль отсутствует, и мы не можем точно оценить, насколько хорошо модель справляется с задачей.
Обучение без учителя часто используется для:
- Кластеризации данных (группировка схожих объектов).
- Снижения размерности (например, с помощью методов PCA — главных компонент).
- Обнаружения аномалий (выявление отклонений от нормы).
Таким образом, отсутствие размеченных данных и целевых переменных делает обучение без учителя уникальным и полезным для различных задач, где разметка данных может быть трудоемкой или невозможной.