Was sind überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen?
Was sind überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen?

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Video: Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) einfach erklärt! - Machine Learning Grundlagen 2024, November
Anonim

Beaufsichtigt : Alle Daten sind beschriftet und die Algorithmen lernen um die Ausgabe aus den Eingabedaten vorherzusagen. Unbeaufsichtigt : Alle Daten sind unbeschriftet und die Algorithmen lernen zur inhärenten Struktur aus den Eingabedaten.

Was ist der Unterschied zwischen überwachten und unüberwachten Lernalgorithmen?

Überwachtes Lernen ist die Technik, eine Aufgabe zu erfüllen, indem man Ausbildung , Eingabe- und Ausgabemuster an die Systeme, während unbeaufsichtigtes Lernen ist ein Selbst- Lernen Technik, bei der das System die Merkmale der Eingabepopulation selbst entdecken muss und kein vorheriger Satz von Kategorien verwendet wird.

Was ist überwachtes unüberwachtes und verstärkendes Lernen? In einer Nussschale, überwachtes Lernen ist, wenn ein Modell mit Anleitung aus einem beschrifteten Datensatz lernt. Und, unbeaufsichtigtes Lernen ist, wo die Maschine ist gegeben Ausbildung basierend auf nicht gekennzeichneten Daten ohne Anleitung.

Und was ist überwachtes und unüberwachtes Lernen am Beispiel?

In Überwachtes Lernen , du trainierst die Maschine unter Verwendung von Daten, die gut "beschriftet" sind. Zum Beispiel , Baby kann andere Hunde anhand der Vergangenheit identifizieren überwachtes Lernen . Rückschritt und Einstufung sind zwei arten von überwachtes maschinelles Lernen Techniken. Clustering und Assoziation sind zwei Arten von Unbeaufsichtigtes Lernen.

Was ist ein überwachter Lernalgorithmus?

Überwachtes Lernen ist der maschinelles Lernen Aufgabe von Lernen eine Funktion, die eine Eingabe auf eine Ausgabe basierend auf beispielhaften Eingabe-Ausgabe-Paaren abbildet. EIN überwachter Lernalgorithmus analysiert die Ausbildung Daten und erzeugt eine abgeleitete Funktion, die zum Abbilden neuer Beispiele verwendet werden kann.

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