чем отличается в машинном обучении обучение с учителем и без учителя
ChatGPT
Обучение с учителем (Supervised Learning) и обучение без учителя (Unsupervised Learning) - это два основных подхода в машинном обучении, и они отличаются по нескольким ключевым аспектам:
Наличие меток (таргетов):
Обучение с учителем: В этом типе обучения данные имеют метки (таргеты), которые представляют собой правильные ответы или целевые значения. Модель обучается на этих данных, чтобы научиться предсказывать целевую переменную.
Обучение без учителя: В отличие от обучения с учителем, в обучении без учителя данные не имеют меток. Здесь модель старается найти структуру в данных без предварительно известных правильных ответов.
Цель:
Обучение с учителем: Основная цель - предсказать или классифицировать целевую переменную на основе входных данных. Этот тип обучения используется, когда необходимо выполнить задачу, такую как классификация, регрессия или обнаружение аномалий.
Обучение без учителя: Основная цель - выявить скрытые структуры или паттерны в данных. Этот тип обучения используется для кластеризации данных, снижения размерности, ассоциативного анализа и других задач, связанных с изучением структуры данных.
Примеры задач:
Обучение с учителем: классификация, регрессия, прогнозирование, определение мошенничества, обнаружение объектов, машинный перевод и др.
Обучение без учителя: кластеризация, снижение размерности (PCA, t-SNE), ассоциативное правило, визуализация данных и многие другие.
Оценка модели:
Обучение с учителем: Модель оценивается на основе того, насколько хорошо она способна делать прогнозы или классификации, сравнивая их с известными метками. Оценки могут включать точность, F1-меру, среднеквадратическую ошибку и другие метрики.
Обучение без учителя: Оценка более сложна, так как нет известных меток для сравнения. Оценка может основываться на визуальной проверке качества кластеризации, сравнении с другими алгоритмами или анализе, проводимом экспертом.
Оба типа обучения имеют свои применения в машинном обучении, и выбор между ними зависит от конкретной задачи и доступных данных. Иногда также применяются гибридные методы, комбинирующие обучение с учителем и без учителя для достижения лучших результатов.
Это катастрофа. Я не удивлюсь, если до них и после этого не дошло.
В контексте машинного обучения с учителем учителем является человек или система, которая предоставляет размеченные данные для обучения модели. Разметка данных означает, что для каждого набора входных данных известен соответствующий выходной результат.
Maxim Dmitrievsky #: Давайте вы все в очередь встанете и будете по одному клянчить? Тогда стану раздавать
Слишком много ртов одновременно, не успеваю
Макс, один ты только в своей личной книге
Тебе собственное абстрактное мышление не подсказывает что означает слово "форум"?
Здесь нужно уметь уступать и признавать свои ошибки, т.е. находиться в обществе таких, про которых ты практически ничего не знаешь, которые могут знать в разы больше тебя
Во гпт выдает)))
Обучение с учителем (Supervised Learning) и обучение без учителя (Unsupervised Learning) - это два основных подхода в машинном обучении, и они отличаются по нескольким ключевым аспектам:
Наличие меток (таргетов):
Цель:
Примеры задач:
Оценка модели:
Оба типа обучения имеют свои применения в машинном обучении, и выбор между ними зависит от конкретной задачи и доступных данных. Иногда также применяются гибридные методы, комбинирующие обучение с учителем и без учителя для достижения лучших результатов.
Саныч, когда запомним, что Учитель - это признаки + целевая?)
Т.е. все таки не "признаки + целевая"?
Зачет.
Т.е. все таки не "признаки + целевая"?
Зачет.
Когда абстрактное мышление на нуле, можно докопаться
тут я вспомнил, как Стренж дал прогноз по луню,
а потом, по причине того что получилось все наоборот, сказал - купить его, это значит продать ;)
объяснив так: лунь - это не USDCAD, а CADUSDКогда уровень абстракций на нуле, можно докопаться
а что такое? ты думал только тебе позволено докапываться?
сейчас я ещё докапаюсь: что является критерием останова при обучении нейронных сетей в частности и машинном обучении вообще?
Давайте вы все в очередь встанете и будете по одному клянчить? Тогда стану раздавать
Макс, один ты только в своей личной книге
Тебе собственное абстрактное мышление не подсказывает что означает слово "форум"?
Здесь нужно уметь уступать и признавать свои ошибки, т.е. находиться в обществе таких, про которых ты практически ничего не знаешь, которые могут знать в разы больше тебя