โมเดลที่ไม่ได้รับการดูแลจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมแม้ว่าจะไม่มีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับหรือไม่
โมเดลที่ไม่มีผู้ดูแลในแมชชีนเลิร์นนิงไม่ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกอบรม เนื่องจากมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลโดยไม่มีป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แม้ว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะไม่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ แต่โมเดลยังคงต้องผ่านกระบวนการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล
เราจะประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการจัดกลุ่มในกรณีที่ไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับได้อย่างไร
ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Python การประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการจัดกลุ่มในกรณีที่ไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับถือเป็นงานที่สำคัญ อัลกอริทึมการทำคลัสเตอร์เป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันเข้าด้วยกันตามรูปแบบและความคล้ายคลึงกันโดยธรรมชาติ ในขณะที่ไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับ
อะไรคือความแตกต่างระหว่างอัลกอริทึม k-mean และค่าเฉลี่ยการจัดกลุ่มกะ?
อัลกอริทึมการจัดกลุ่มค่าเฉลี่ย k และค่าเฉลี่ยทั้งสองใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับงานจัดกลุ่ม แม้ว่าพวกเขาจะมีเป้าหมายร่วมกันในการจัดกลุ่มจุดข้อมูลเป็นคลัสเตอร์ แต่พวกเขาก็มีแนวทางและลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกัน K-mean เป็นอัลกอริธึมการจัดกลุ่มแบบ centroid ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อแบ่งข้อมูลออกเป็น k กลุ่มที่แตกต่างกัน มัน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การจัดกลุ่มค่า k-mean และค่าเฉลี่ยกะ, K หมายถึงชุดข้อมูลไททานิก, ทบทวนข้อสอบ
ข้อ จำกัด ของอัลกอริทึมค่าเฉลี่ย k เมื่อจัดกลุ่มกลุ่มที่มีขนาดต่างกันคืออะไร?
อัลกอริทึม k-mean เป็นอัลกอริทึมการจัดกลุ่มที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล มีจุดมุ่งหมายเพื่อแบ่งชุดข้อมูลออกเป็น k กลุ่มที่แตกต่างกันตามความคล้ายคลึงกันของจุดข้อมูล อย่างไรก็ตาม อัลกอริทึมค่าเฉลี่ย k มีข้อจำกัดบางประการเมื่อต้องจัดกลุ่มกลุ่มที่มีขนาดต่างกัน ในคำตอบนี้เราจะเจาะลึก