Vídeo: O que são algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Supervisionado : Todos os dados são rotulados e o algoritmos aprendem para prever a saída dos dados de entrada. Sem supervisão : Todos os dados não estão rotulados e o algoritmos aprendem à estrutura inerente dos dados de entrada.
Portanto, qual é a diferença entre algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado?
Aprendizagem supervisionada é a técnica de realizar uma tarefa, fornecendo Treinamento , padrões de entrada e saída para os sistemas, enquanto aprendizagem não supervisionada é um self- Aprendendo técnica na qual o sistema precisa descobrir as características da população de entrada por conta própria e nenhum conjunto anterior de categorias é usado.
o que é aprendizagem supervisionada não supervisionada e de reforço? Em poucas palavras, aprendizagem supervisionada é quando um modelo aprende com um conjunto de dados rotulado com orientação. E, aprendizagem não supervisionada é onde o máquina é dada Treinamento com base em dados não rotulados sem qualquer orientação.
Além disso, o que é aprendizagem supervisionada e não supervisionada com exemplo?
No Aprendizagem supervisionada , você treina o máquina usando dados que são bem "rotulados". Para exemplo , O bebê pode identificar outros cães com base no passado aprendizagem supervisionada . Regressão e Classificação são dois tipos de aprendizado de máquina supervisionado técnicas. Clustering e Associação são dois tipos de Aprendizagem não supervisionada.
O que é um algoritmo de aprendizado supervisionado?
Aprendizagem supervisionada é o aprendizado de máquina tarefa de Aprendendo uma função que mapeia uma entrada para uma saída com base em pares de entrada-saída de exemplo. UMA algoritmo de aprendizagem supervisionada analisa o Treinamento dados e produz uma função inferida, que pode ser usada para mapear novos exemplos.
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Regras de associação ou análise de associação também é um tópico importante na mineração de dados. Este é um método não supervisionado, então começamos com um conjunto de dados não rotulado. Um conjunto de dados sem rótulo é um conjunto de dados sem uma variável que nos dá a resposta certa. A análise de associação tenta encontrar relacionamentos entre diferentes entidades