โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
กระบวนการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการเปิดเผยข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้สามารถเรียนรู้รูปแบบและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนสำหรับแต่ละสถานการณ์ ในระหว่างระยะการฝึก โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะต้องผ่านการวนซ้ำหลายครั้ง โดยจะปรับพารามิเตอร์ภายในให้เหลือน้อยที่สุด
โมเดลที่ไม่ได้รับการดูแลจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมแม้ว่าจะไม่มีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับหรือไม่
โมเดลที่ไม่มีผู้ดูแลในแมชชีนเลิร์นนิงไม่ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกอบรม เนื่องจากมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลโดยไม่มีป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แม้ว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะไม่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ แต่โมเดลยังคงต้องผ่านกระบวนการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล
เราจะรู้ได้อย่างไรว่าเมื่อใดควรใช้การฝึกอบรมแบบมีผู้ดูแลและไม่ได้รับการดูแล?
การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแลเป็นกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องพื้นฐานสองประเภทที่ให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน โดยอิงตามลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของงานที่ทำอยู่ การทำความเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้การฝึกอบรมแบบมีผู้สอนกับการฝึกอบรมแบบไม่มีผู้ดูแลเป็นสิ่งสำคัญในการออกแบบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ ทางเลือกระหว่างสองวิธีนี้ขึ้นอยู่กับ
Machine Learning คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่ซับซ้อน ระบุรูปแบบ และทำการตัดสินใจหรือคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลรอบด้านได้โดยอัตโนมัติ
แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำนายหรือกำหนดคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ได้หรือไม่
การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ มีความสามารถในการคาดการณ์หรือกำหนดคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เทคนิคและอัลกอริธึมต่างๆ ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือประเมินผลได้อย่างมีข้อมูล ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning เทคนิคเหล่านี้จะถูกนำไปใช้กับ
อะไรคือความแตกต่างระหว่างแนวทางการเรียนรู้แบบมีผู้สอน, ไม่มีผู้ดูแล และแบบเสริมกำลัง?
การเรียนรู้แบบมีการดูแล แบบไม่มีผู้ดูแล และแบบเสริมกำลังเป็นสามแนวทางที่แตกต่างกันในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ละแนวทางใช้เทคนิคและอัลกอริธึมที่แตกต่างกันเพื่อแก้ไขปัญหาประเภทต่างๆ และบรรลุวัตถุประสงค์เฉพาะ มาสำรวจความแตกต่างระหว่างแนวทางเหล่านี้และให้คำอธิบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับคุณลักษณะและการนำไปใช้งาน การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นประเภทหนึ่ง
ML คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน อัลกอริธึม ML ได้รับการออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์และตีความรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล จากนั้นใช้ความรู้นี้เพื่อแจ้งข้อมูล
อัลกอริธึมทั่วไปสำหรับการกำหนดปัญหาใน ML คืออะไร
การกำหนดปัญหาในแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เกี่ยวข้องกับแนวทางที่เป็นระบบในการกำหนดงานที่ทำอยู่ด้วยวิธีที่สามารถแก้ไขได้โดยใช้เทคนิค ML กระบวนการนี้มีความสำคัญเนื่องจากเป็นการวางรากฐานสำหรับไปป์ไลน์ ML ทั้งหมด ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการฝึกโมเดลและการประเมินผล ในคำตอบนี้ เราจะร่างโครงร่าง
อัลกอริทึมการเปลี่ยนค่าเฉลี่ยคืออะไรและแตกต่างจากอัลกอริทึมค่าเฉลี่ย k อย่างไร
อัลกอริทึมการเลื่อนค่าเฉลี่ยเป็นเทคนิคการทำคลัสเตอร์แบบไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้กันทั่วไปในแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับงานการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล เช่น การทำคลัสเตอร์ มันแตกต่างจากอัลกอริทึม k-mean ในประเด็นสำคัญหลายประการ รวมถึงวิธีการกำหนดจุดข้อมูลให้กับคลัสเตอร์และความสามารถในการระบุคลัสเตอร์ที่มีรูปร่างตามอำเภอใจ เพื่อทำความเข้าใจความหมาย
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การจัดกลุ่มค่า k-mean และค่าเฉลี่ยกะ, K หมายถึงตั้งแต่เริ่มต้น, ทบทวนข้อสอบ
เราจะประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการจัดกลุ่มในกรณีที่ไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับได้อย่างไร
ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Python การประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการจัดกลุ่มในกรณีที่ไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับถือเป็นงานที่สำคัญ อัลกอริทึมการทำคลัสเตอร์เป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันเข้าด้วยกันตามรูปแบบและความคล้ายคลึงกันโดยธรรมชาติ ในขณะที่ไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับ
- 1
- 2