Daftar Isi:

Apa Asosiasi dalam pembelajaran tanpa pengawasan?
Apa Asosiasi dalam pembelajaran tanpa pengawasan?

Video: Apa Asosiasi dalam pembelajaran tanpa pengawasan?

Video: Apa Asosiasi dalam pembelajaran tanpa pengawasan?
Video: Forum Ilmiah APSI ASOSIASI PENGAWAS SEKOLAH INDONESIA Pusat LXXVI: Aplikasi NEARPOD dan Book Creator 2024, November
Anonim

Asosiasi aturan atau asosiasi analisis juga merupakan topik penting dalam data mining. Ini adalah sebuah tidak diawasi metode, jadi kita mulai dengan dataset yang tidak berlabel. Kumpulan data tidak berlabel adalah kumpulan data tanpa variabel yang memberi kita jawaban yang benar. Asosiasi Analisis mencoba untuk menemukan hubungan antara entitas yang berbeda.

Sejalan dengan itu, apakah aturan asosiasi pembelajaran tanpa pengawasan?

Berbeda dengan pohon keputusan dan aturan mengatur induksi, yang menghasilkan model klasifikasi, pembelajaran aturan asosiasi adalah pembelajaran tanpa pengawasan metode, tanpa label kelas yang ditetapkan untuk contoh. Ini kemudian akan menjadi Supervised Sedang belajar tugas, di mana NN belajar dari contoh pra-kalsifikasi.

Juga, apa yang dimaksud dengan pembelajaran tanpa pengawasan? Pembelajaran tanpa pengawasan adalah tipe dari pembelajaran mesin algoritma yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari kumpulan data yang terdiri dari data input tanpa tanggapan berlabel. Yang paling umum pembelajaran tanpa pengawasan metode adalah analisis klaster, yang adalah digunakan untuk analisis data eksplorasi untuk menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data.

Juga, apa contoh pembelajaran tanpa pengawasan?

Disini bisa contoh pembelajaran mesin tanpa pengawasan seperti k-means Kekelompokan , Model Markov Tersembunyi, DBSCAN Kekelompokan , PCA, t-SNE, SVD, Aturan asosiasi. Mari kita periksa beberapa di antaranya: k-means Kekelompokan - Penambangan Data. k-berarti kekelompokan adalah algoritma pusat di pembelajaran mesin tanpa pengawasan operasi.

Apa saja jenis-jenis pembelajaran tanpa pengawasan?

Beberapa algoritma yang paling umum digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan meliputi:

  • Kekelompokan. pengelompokan hierarkis, k-means.
  • Deteksi anomali. Faktor Pencilan Lokal.
  • Jaringan saraf. Autoencoder. Jaring Keyakinan yang Dalam.
  • Pendekatan untuk pembelajaran model variabel laten seperti. Ekspektasi-maksimalisasi algoritma (EM) Metode momen.

Direkomendasikan: