โมเดลที่ไม่ได้รับการดูแลจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมแม้ว่าจะไม่มีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับหรือไม่
โมเดลที่ไม่มีผู้ดูแลในแมชชีนเลิร์นนิงไม่ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกอบรม เนื่องจากมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลโดยไม่มีป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แม้ว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะไม่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ แต่โมเดลยังคงต้องผ่านกระบวนการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล
แอปพลิเคชันของการจัดกลุ่มกะเฉลี่ยในการเรียนรู้ของเครื่องมีอะไรบ้าง
การจัดกลุ่มกะค่าเฉลี่ยเป็นอัลกอริทึมที่ได้รับความนิยมในด้านการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับงานการทำคลัสเตอร์ที่ไม่มีผู้ดูแล มีแอปพลิเคชันที่หลากหลายในโดเมนต่างๆ รวมถึงการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาพ การวิเคราะห์ข้อมูล และการจดจำรูปแบบ ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจแอปพลิเคชันหลักบางประการของการจัดกลุ่มกะเฉลี่ยในการเรียนรู้ของเครื่อง
ระยะทางแบบยุคลิดคืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง
ระยะทางแบบยุคลิดเป็นแนวคิดพื้นฐานทางคณิตศาสตร์และมีบทบาทสำคัญในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นการวัดระยะทางเส้นตรงระหว่างจุดสองจุดในปริภูมิแบบยุคลิด ในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิง ระยะทางแบบยุคลิดใช้ในการหาปริมาณความเหมือนหรือความแตกต่างระหว่างจุดข้อมูล ซึ่งจำเป็นสำหรับ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การเขียนโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิง, ระยะทางแบบยุคลิด, ทบทวนข้อสอบ
TFX จัดการกับความท้าทายที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงความจริงและข้อมูลพื้นฐานในวิศวกรรม ML สำหรับการปรับใช้ ML การผลิตอย่างไร
TFX (TensorFlow Extended) เป็นเฟรมเวิร์กอันทรงพลังที่จัดการกับความท้าทายที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงความจริงและข้อมูลพื้นฐานในวิศวกรรม ML สำหรับการปรับใช้ ML การผลิต มีชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ และรับประกันว่าการทำงานที่ราบรื่นของโมเดล ML ในการผลิต หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญ