Vad är övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer?
Vad är övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer?

Video: Vad är övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer?

Video: Vad är övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer?
Video: Supervised vs Unsupervised vs Reinforcement Learning | Machine Learning Tutorial | Simplilearn 2024, Maj
Anonim

Övervakad : All data är märkt och den algoritmer lär sig för att förutsäga utdata från indata. Oövervakad : All data är omärkt och den algoritmer lär sig till inneboende struktur från indata.

Härav, vad är skillnaden mellan övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer?

Övervakat lärande är tekniken för att utföra en uppgift genom att tillhandahålla Träning , in- och utmatningsmönster till systemen medan oövervakat lärande är en själv- inlärning teknik där systemet måste upptäcka egenskaperna hos ingångspopulationen på egen hand och ingen tidigare uppsättning kategorier används.

vad är övervakad oövervakad och förstärkningsinlärning? I ett nötskal, övervakat lärande är när en modell lär sig från en märkt dataset med vägledning. Och, oövervakat lärande är där maskin är given Träning baserat på omärkta data utan någon vägledning.

Dessutom, vad är övervakat och oövervakat lärande med exempel?

I Övervakat lärande , du tränar maskin använder data som är väl "märkta". För exempel , Baby kan identifiera andra hundar baserat på tidigare övervakat lärande . Regression och Klassificering är två typer av övervakad maskininlärning tekniker. Klustring och Association är två typer av Oövervakat lärande.

Vad är en övervakad inlärningsalgoritm?

Övervakat lärande är maskininlärning uppgift av inlärning en funktion som mappar en ingång till en utgång baserat på exempel på input-output-par. A övervakad inlärningsalgoritm analyserar Träning data och producerar en härledd funktion, som kan användas för att kartlägga nya exempel.

Rekommenderad: