unsupervised learning


Eigenschappen

Voorkeurslabelunsupervised learning
DefinitieUnsupervised learning is een vorm van machine learning die zoekt naar eerder onopgemerkte patronen in een dataset zonder reeds bestaande labels en met een minimum aan menselijke supervisie. In tegenstelling tot begeleid leren dat gewoonlijk gebruik maakt van door mensen gelabelde gegevens, maakt leren zonder toezicht, ook bekend als zelforganisatie, het modelleren van kansdichtheden over inputs mogelijk. Het vormt een van de drie hoofdcategorieën van machine learning, samen met begeleid en bekrachtigd leren . Semi-begeleid leren , een gerelateerde variant, maakt gebruik van begeleide en niet-begeleide technieken.
Synoniemleren zonder toezicht
Toelichting op definitieTwee van de belangrijkste methoden die worden gebruikt bij onbewaakt leren zijn hoofdcomponent- en clusteranalyse . Clusteranalyse wordt gebruikt bij het zonder toezicht leren om datasets met gedeelde attributen te groeperen of te segmenteren om algoritmische relaties te extrapoleren. Clusteranalyse is een tak van machine learning die de gegevens groepeert die niet zijn gelabeld , geclassificeerd of gecategoriseerd. In plaats van te reageren op feedback, identificeert clusteranalyse overeenkomsten in de gegevens en reageert op basis van de aanwezigheid of afwezigheid van dergelijke overeenkomsten in elk nieuw stuk gegevens. Deze aanpak helpt bij het detecteren van afwijkende gegevenspunten die niet in een van beide groepen passen. Een centrale toepassing van leren zonder toezicht ligt op het gebied van dichtheidsschatting in de statistiek, hoewel leren zonder toezicht veel andere domeinen omvat, waarbij gegevenskenmerken worden samengevat en verklaard.
Exacte overeenkomsthttps://en.wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning

Relaties

VertrekpuntRelatieEindpunten
unsupervised learningBreder
unsupervised learningBron van

Afgeleide relaties

VertrekpuntRelatieEindpunt
Rdf.jpg