비지도 모델에는 레이블이 지정된 데이터가 없어도 교육이 필요합니까?
목요일, 29 2 월 2024
by 버나드
기계 학습의 비지도 모델은 사전 정의된 레이블 없이 데이터 내에서 패턴과 관계를 찾는 것을 목표로 하기 때문에 훈련을 위해 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않습니다. 비지도 학습에는 레이블이 지정된 데이터가 사용되지 않지만 모델은 여전히 데이터의 기본 구조를 학습하기 위한 훈련 프로세스를 거쳐야 합니다.
레이블이 지정된 데이터가 없을 때 클러스터링 알고리즘의 성능을 어떻게 평가합니까?
월요일 07 8월 2023
by EITCA 아카데미
인공 지능 분야, 특히 Python을 사용한 기계 학습에서 레이블이 지정된 데이터가 없을 때 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하는 것은 중요한 작업입니다. 클러스터링 알고리즘은 고유한 패턴과 유사성을 기반으로 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 것을 목표로 하는 감독되지 않은 학습 기술입니다. 레이블이 지정된 데이터가 없으면
k-평균과 평균 시프트 클러스터링 알고리즘의 차이점은 무엇입니까?
월요일 07 8월 2023
by EITCA 아카데미
k-평균 및 평균 이동 클러스터링 알고리즘은 클러스터링 작업을 위한 기계 학습 분야에서 널리 사용됩니다. 데이터 포인트를 클러스터로 그룹화한다는 목표를 공유하지만 접근 방식과 특성이 다릅니다. K-평균은 데이터를 k개의 개별 클러스터로 분할하는 것을 목표로 하는 중심 기반 클러스터링 알고리즘입니다. 그것
크기가 다른 그룹을 클러스터링할 때 k-평균 알고리즘의 한계는 무엇입니까?
월요일 07 8월 2023
by EITCA 아카데미
k-평균 알고리즘은 기계 학습, 특히 감독되지 않은 학습 작업에서 널리 사용되는 클러스터링 알고리즘입니다. 데이터 포인트의 유사성을 기반으로 데이터 세트를 k개의 개별 클러스터로 분할하는 것을 목표로 합니다. 그러나 k-평균 알고리즘은 크기가 다른 그룹을 클러스터링할 때 특정 제한이 있습니다. 이 답변에서 우리는