آخرین مطالب
امکانات وب
روش‌های یادگیری بدون نظارت در تجزیه و تحلیل‌های اکتشافی خیلی مفید هستند زیرا قادرند ساختار را به طور خودکار در داده شناسایی کنند. برای نمونه، اگر تحلیلگری بخواهد مصرف‌کنندگان را تفکیک کند، روش‌های یادگیری بدون نظارت می‌تواند شروع بسیار خوبی برای تحلیل باشد. در مواردی که بررسی روندهای موجود در داده‌ها برای انسان امکان‌ناپذیر است، روش‌های یادگیری بدون نظارت می‌توانند بینش مناسبی فراهم کرده و برای آزمودن تک‌تکِ فرضیه‌ها به کار برده شوند. کاهش بُعد به روش‌هایی اطلاق می‌شود که داده‌ها را با استفاده از ویژگی‌ها یا ستون‌های کمتری به نمایش می‌گذارند.
روش‌های یادگیری بدون نظارت در اجرای این روش «کاهش بعد» کاربرد دارد. در یادگیری ارائه، یادگیری روابط میان ویژگی‌های فردی در دستور کار قرار می‌گیرد. لذا این فرصت برایمان ایجاد می‌شود تا داده‌های خود را با استفاده از ویژگی‌های پنهان ارائه کنیم. این ساختارهای پنهان معمولا با تعداد ویژگی های کمتری نسبت به ویژگی های اولیه نمایش داده می‌شوند، همین مسئله به ما اجازه می‌دهد که پردازش بیشتری با حساسیت کمتری بر روی داده ها داشته باشیم، همچنین از این طریق ویژگی های اضافی حذف می‌گردند.
برای مطالعه بیشتر درمورد یادگیری بدون نظارت به وبسایت بیگ پرو1 مراجعه کنید.
همه چیز درباره داده ها، تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و......ما را در سایت همه چیز درباره داده ها، تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و... دنبال می کنید
برچسب : نویسنده : Admin93 bigdata بازدید : 117