Публикации по теме 'unsupervised-learning'


Как работает алгоритм k-средних?
Анализ математики и псевдокода модели обучения без присмотра Эта статья является продолжением моей серии статей о ключевых теоретических концепциях машинного обучения. Остальные статьи из этой серии доступны на моей странице . Неконтролируемое обучение , также известное как паттерн распознавание , представляет собой метод, который пытается найти внутренние закономерности в наборе данных без явное направление или конечная точка в виде меток. В разговорном английском языке в..
Основы машинного обучения
Машинное обучение — термин, который действительно разозлен и о котором в наши дни написано очень много. В этой статье самым недвусмысленным образом раскрываются основы машинного обучения с его приложениями. Как мы можем определить машинное обучение? Машинное обучение — это именно то, как это звучит. Машина, обучающаяся чему-то. Это процесс обучения, который начинается с наблюдения за данными, поступающими в эту конкретную машину, и машина ищет шаблоны в этих данных, чтобы..
Передача знаний в самоконтролируемом обучении
Самоконтролируемое обучение — это интересная область исследований, целью которой является изучение богатых представлений из немаркированных данных без каких-либо аннотаций человеком. Этого можно достичь, творчески сформулировав проблему таким образом, что вы используете части самих данных в качестве меток и пытаетесь это предсказать. Такие постановки называются предтекстовыми задачами. Например, вы можете настроить предварительную задачу, чтобы предсказать цветную версию изображения с..
Что такое кластеризация?
Сегодня мы рассмотрим метод кластеризации. Кластеризация означает группу или толпу. Как показывает происхождение слова, методы кластеризации разбивают выборочные наборы данных на несколько групп. Но в чем отличие от алгоритма, который я представил, такого как регрессия или K-NN. Основное различие между кластеризацией и ими заключается в том, что кластеризация — это обучение без учителя. При обучении с учителем подготавливается ответ, совместимый с данными каждой выборки, чтобы мы могли..
Microsoft и OneFlow используют принцип эффективного кодирования для разработки неконтролируемой DNN…
Производительность глубоких нейронных сетей (DNN) в значительной степени зависит от их структур, а создание хорошей структуры (также известной как архитектура) обычно требует значительных усилий со стороны экспертов-людей. Таким образом, идея автоматического алгоритма структурного обучения, который может обеспечить производительность на уровне лучших структур, созданных человеком, становится все более привлекательной для исследователей машинного обучения. В статье Learning Structures..
Музыка для ушей: неконтролируемый подход к рекомендациям песен для конкретных пользователей
Авторы: Самир Бибикар, Аймун Хан, Нимай Кумар, Джейсон Нгуен, Шрей Сачдева Аннотация Текущие алгоритмы рекомендаций по музыке, используемые различными сервисами потоковой передачи музыки, полностью реляционны и не учитывают музыкальные особенности самих песен при рекомендации новых песен пользователям. Наша команда хотела разработать алгоритм, который, рекомендуя новые песни, подчеркивал бы качества музыки, которую пользователи любят слушать больше, чем исполнитель,..
CluStream - платформа для кластеризации развивающихся потоков данных
Большинство алгоритмов потоковой кластеризации ограничены однопроходным условием, то есть, поскольку мы используем набор потоковых данных, мы можем получить доступ к информации об одной точке данных только один раз. Хранение точек данных приведет к высоким требованиям к памяти, что невозможно для больших наборов данных. Доступные алгоритмы потоковой кластеризации обычно не учитывают эволюцию данных. Это приводит к плохой кластеризации, когда потоки данных развиваются с течением времени...