Гүн сурах алгоритмыг хяналтгүй сургалтын даалгавар-д хэрэглэж болно. Шошгогүй өгөгдөл нь шошготой өгөгдлөөс илүү их байдаг тул энэ нь чухал ач холбогдолтой юм. Хяналтгүй сургаж болох гүн бүтцийн жишээ бол мэдрэлийн түүхийн компрессор болон гүн итгэлийн сүлжээ юм.
Гүнзгий суралцах нь хяналттай юу эсвэл хяналтгүй суралцах уу?
Гүн суралцах нь олон тооны мэдрэлийн сүлжээг ашиглан өгөгдөл боловсруулах, их хэмжээний өгөгдөл дээр тооцоолоход ашигладаг Machine Learning алгоритмын дэд хэсэг юм. … Гүнзгий суралцах алгоритм нь хүний хяналтгүйгээр сурах чадвартай бөгөөд бүтэцлэгдсэн болон бүтэцгүй төрлийн өгөгдөлд ашиглагдах боломжтой.
Гүнзгий суралцах нь хяналтгүй юу?
Гүн сурах алгоритмыг хяналтгүй сургалтын даалгаварт хэрэглэж болно. Шошгогүй өгөгдөл нь шошготой өгөгдлөөс илүү их байдаг тул энэ нь чухал ач холбогдолтой юм. Хяналтгүй сургаж болох гүн бүтцийн жишээ бол мэдрэлийн түүхийн компрессор ба гүн итгэлийн сүлжээ юм.
Гүнзгий суралцах нь хяналтгүй суралцахтай ижил үү?
Deep Learning нь олон далд давхарга, том өгөгдөл, хүчирхэг тооцооллын нөөц бүхий мэдрэлийн сүлжээг ашиглан үүнийг хийдэг. … Хяналтгүй сургалтанд k-Means, шаталсан кластер, Гауссын холимог загвар зэрэг алгоритмууд өгөгдлийн утга учиртай бүтцийг сурахыг оролддог.
Гүнзгий суралцах нь хяналттай сургалтын дэд хэсэг мөн үү?
Гүн суралцах нь машины сургалтын тусгайлсан дэд багц юм. Гүнзгий суралцах нь хиймэл мэдрэлийн сүлжээ гэж нэрлэгддэг алгоритмын давхаргат бүтцэд тулгуурладаг. Гүнзгий суралцах нь асар их өгөгдөл шаарддаг ч зөв ажиллахын тулд хүний оролцоо бага шаарддаг.
