Похожие вопросы
2025-09-09 04:44:06
В каких случаях стоит использовать методы обучения без учителя?
Выберите один ответ:
- Когда нужно определить важность признаков для определения целевой переменной
- Когда нет размеченных данных или нет четко определенной целевой переменной
- Когда нужно классифицировать объекты на основе их характеристик с использованием размеченных данных
- Когда требуется предсказать значение целевой переменной для новых данных
Другие предметы Университет Обучение без учителя методы обучения без учителя определение важности признаков отсутствие размеченных данных классификация объектов предсказание целевой переменной Новый
2025-09-09 04:44:13
Методы обучения без учителя (unsupervised learning) применяются в тех случаях, когда у нас нет размеченных данных или нет четко определенной целевой переменной. Это означает, что мы не имеем заранее известных ответов, и наша задача заключается в том, чтобы выявить скрытые структуры или паттерны в данных.
Давайте рассмотрим, почему именно этот вариант является правильным:
- Определение важности признаков: Это относится к методам обучения с учителем, где мы используем размеченные данные для оценки значимости признаков.
- Нет размеченных данных: Это ключевой момент для обучения без учителя. Если у нас нет меток или целевой переменной, мы применяем методы, такие как кластеризация или понижение размерности.
- Классификация объектов: Этот процесс требует наличия размеченных данных, что также относится к обучению с учителем.
- Предсказание значения целевой переменной: Это задача, которая также требует наличия размеченных данных, что относится к методам обучения с учителем.
Таким образом, правильный ответ - это когда нет размеченных данных или нет четко определенной целевой переменной. В таких случаях методы обучения без учителя могут помочь в анализе данных и выявлении интересных закономерностей.