Laboratoriya mashquloti №1,2 Mavzu: O`qituvchili(Nazorat ostidagi) va o`qituvchisiz (Nazoratsiz) ta`lim

Nazoratsiz ta`lim
Nazoratsiz o'qitish - bu tasniflanmagan va etiketlanmagan ma'lumotlardan foydalangan holda mashinani o'rgatish va algoritmga ushbu ma'lumotlarga ko'rsatmalarsiz harakat qilish imkonini beradi. Bu erda mashinaning vazifasi saralanmagan ma'lumotlarni o'xshashliklari, naqshlari va farqlari bo'yicha ma'lumotlarni oldindan tayyorlamasdan guruhlashdir. Nazorat ostidagi ta'limdan farqli o'laroq, hech qanday o'qituvchi taqdim etilmaydi, bu mashinaga hech qanday ta'lim berilmaydi. Shuning uchun mashina yorliqsiz ma'lumotlardagi yashirin tuzilmani o'zi topishi cheklangan.
Misol uchun, unga hech qachon ko'rmagan itlar va mushuklar tasvirlangan tasvir berilgan deylik.
Shunday qilib, mashina itlar va mushuklarning xususiyatlari haqida hech qanday tasavvurga ega emas, shuning uchun biz uni "itlar va mushuklar" deb tasniflay olmaymiz. Ammo ularni o'xshashliklari, naqshlari va farqlariga ko'ra tasniflashi mumkin, ya'ni yuqoridagi rasmni osongina ikki qismga ajratishimiz mumkin. Birinchi qismda itlar bo'lgan barcha rasmlar, ikkinchi qismida esa mushuklar bo'lgan barcha rasmlar bo'lishi mumkin. Bu erda siz ilgari hech narsa o'rganmagansiz, bu hech qanday ta'lim ma'lumotlari yoki misollarni bildirmaydi.
U ilgari aniqlanmagan naqshlar va ma'lumotlarni topish uchun modelga mustaqil ishlash imkonini beradi. U asosan etiketlanmagan ma'lumotlar bilan shug'ullanadi.
Nazoratsiz ta'lim algoritmlarning ikki toifasiga bo'linadi:
Klasterlash: Klasterlash muammosi - bu ma'lumotlarning o'ziga xos guruhlarini, masalan, xarid qilish xatti-harakati bo'yicha mijozlarni guruhlash.
Assotsiatsiya: Assotsiatsiya qoidalarini o'rganish muammosi - bu sizning ma'lumotlaringizning katta qismini tavsiflovchi qoidalarni kashf qilmoqchi bo'lgan joy, masalan, X sotib olgan odamlar Y ni ham sotib olishga moyil.
Nazoratsiz ta'lim turlari:
Klasterlash
Eksklyuziv (bo'lish)
Aglomerativ
Bir-biriga o'xshash
Ehtimoliy
Klasterlash turlari:
Ierarxik klasterlash
K-klasterlash demakdir
Asosiy komponentlar tahlili
Singular qiymat dekompozitsiyasi
Komponentlarni mustaqil tahlil qilish
Nazorat ostida va nazoratsiz mashina oʻrganish:
Nazoratsiz ta'limning afzalliklari:
Bu ta'lim ma'lumotlarini belgilashni talab qilmaydi.
O'lchovlarni qisqartirish nazoratsiz o'rganish yordamida osonlik bilan amalga oshirilishi mumkin.
Ma'lumotlarda ilgari noma'lum naqshlarni topishga qodir.