هل يحتاج النموذج غير الخاضع للرقابة إلى التدريب على الرغم من عدم احتوائه على بيانات مصنفة؟
لا يتطلب النموذج غير الخاضع للرقابة في التعلم الآلي بيانات مصنفة للتدريب لأنه يهدف إلى العثور على أنماط وعلاقات داخل البيانات دون تسميات محددة مسبقًا. على الرغم من أن التعلم غير الخاضع للرقابة لا يتضمن استخدام البيانات المصنفة، إلا أن النموذج لا يزال بحاجة إلى الخضوع لعملية تدريب لمعرفة البنية الأساسية للبيانات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
كيف نقيم أداء خوارزميات التجميع في حالة عدم وجود بيانات معنونة؟
في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في التعلم الآلي باستخدام Python ، يعد تقييم أداء خوارزميات التجميع في غياب البيانات المصنفة مهمة حاسمة. خوارزميات التجميع هي تقنيات تعلم غير خاضعة للإشراف تهدف إلى تجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا بناءً على أنماطها الكامنة وأوجه التشابه. في حين أن عدم وجود بيانات مصنفة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, التجميع ، ك يعني وتعني التحول, K تعني من الصفر, مراجعة الامتحان
ما هو الفرق بين خوارزميات K-mean و يعني التحول العنقودية؟
تستخدم كل من خوارزميات k-mean و mean shift clustering على نطاق واسع في مجال التعلم الآلي لمهام التجميع. بينما يتشاركون الهدف المتمثل في تجميع نقاط البيانات في مجموعات ، إلا أنهم يختلفون في مناهجهم وخصائصهم. K-mean عبارة عن خوارزمية تجميع تستند إلى النقطه الوسطى تهدف إلى تقسيم البيانات إلى مجموعات k متميزة. هو - هي
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, التجميع ، ك يعني وتعني التحول, تعني K مع مجموعة بيانات عملاقة, مراجعة الامتحان
ما حدود خوارزمية الوسائل k عند تجميع مجموعات مختلفة الأحجام؟
تعد خوارزمية k-mean خوارزمية تجميعية مستخدمة على نطاق واسع في التعلم الآلي ، لا سيما في مهام التعلم غير الخاضعة للإشراف. يهدف إلى تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات k متميزة بناءً على تشابه نقاط البيانات. ومع ذلك ، فإن خوارزمية k-mean لها قيود معينة عندما يتعلق الأمر بتجميع مجموعات مختلفة الحجم. في هذه الإجابة ، سوف نتعمق
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, التجميع ، ك يعني وتعني التحول, مقدمة التجميع, مراجعة الامتحان