Публикации по теме 'unsupervised-learning'


Неконтролируемое прогрессивное обучение (UPL): новая проблема для ИИ
Неконтролируемое прогрессивное обучение (UPL) - это проблема, в которой задействован агент, который анализирует последовательность немаркированных векторов данных (поток данных) и изучает их представления. Введение Неконтролируемое прогрессивное обучение (UPL) - это проблема, в которой задействован агент, который анализирует последовательность немаркированных векторов данных (поток данных) и изучает их представления. Векторы данных связаны с классом, который агент не видит при изучении..
Кластеризация средств: определение F.R.I.E.N.D.S в мире незнакомцев
Кластеризация средств: определение F.R.I.E.N.D.S в мире незнакомцев Время быстрой проверки : что определяет кого-то как друга? Как вы заметите этого человека в беспорядке? Как заводить друзей? Что ж, наиболее распространенные ответы таковы, что между двумя людьми должна быть некоторая настройка базового уровня, союз мнений, союз мыслей и симпатий, чтобы сформировать узы дружбы. Минимальные различия привели бы к близости и укреплению нерушимой лояльной связи. Есть масса..
Различные типы машинного обучения и их виды.
Предварительное условие: Введение в машинное обучение Контролируемые и неконтролируемые в основном используются многими инженерами по машинному обучению и компьютерными фанатами. Обучение с подкреплением действительно мощное средство, и его сложно применять для решения проблем. Обучение с учителем как мы знаем из прошлой истории, машинное обучение принимает данные в качестве входных данных. Назовем эти данные данными обучения Данные обучения включают в себя как..
K Mean Clustering как типичный подход к детективам
Прежде чем двигаться дальше, я бы хотел, чтобы вы все забыли о K и Mean и просто сосредоточились на кластеризации, и со временем все прояснится. Что такое Кластеризация? Кластеризация — ключевой метод науки о данных, который не требует размеченных данных. Это означает, что кластеризация подпадает под обучение без учителя . Всем известно, что кластер означает группу похожих вещей или людей, расположенных или встречающихся близко друг к другу . То, как мы выносим суждения ,..
Обобщение извлечения без учителя: сравнительное исследование
Лоран Эль Гауи и Таня Рооста, sumup.ai . Этот пост посвящен экстрактивному резюмированию, цель которого состоит в том, чтобы выделить несколько предложений, которые хорошо резюмируют данный документ или коллекцию документов. Контролируемые подходы стремятся узнать, какие предложения извлекать на основе большого количества примеров; их может быть сложно применить и развернуть на практике, так как они требуют больших и высококачественных обучающих наборов. Неконтролируемые методы не..
Clustervision: визуальное исследование кластеризации
Мы проводим кластерный анализ, чтобы обнаружить группы элементов, которые имеют общие характеристики. Это распространенный тип неконтролируемого машинного обучения, который очень полезен и широко используется учеными для изучения сложных многомерных данных. Однако часто трудно найти правильную кластеризацию, потому что есть много алгоритмов и параметров на выбор. Clustervision — это инструмент визуальной аналитики, который помогает специалистам по данным найти правильную кластеризацию..
Об интуиции, лежащей в основе глубокого обучения и GAN - к фундаментальному пониманию
Генеративная состязательная сеть (GAN) состоит из двух отдельных сетей - генератора и дискриминатора. Это ставит проблему обучения без учителя как игру между ними. В этом посте мы увидим, почему GAN обладают таким большим потенциалом, и представим GAN как боксерский поединок между двумя противниками. Интуиция за глубоким обучением Глубокое обучение, как известно, вдохновлено биологией, и многие из основных концепций глубокого обучения интуитивно понятны и основаны на реальности...