Denetimsiz öğrenme nedir?
Denetimsiz Öğrenme Nedir?
Denetimsiz öğrenme, makine öğrenimi alanında, bir modelin etiketlenmemiş verilere dayalı olarak bilgi edinmesi sürecidir. Bu tür öğrenme, veri kümesindeki örüntüleri veya yapıları keşfetmeye odaklanır.Ana Özellikleri
- Etkileşim yok: Veriler üzerinde önceden belirlenmiş etiketler yoktur.
- Veri analizi: Model, veriler arasındaki ilişkiyi anlamaya çalışır.
- Kümeleme ve boyut indirgeme: Yaygın teknikler arasında yer alır.
Kullanım Alanları
- Müşteri segmentasyonu
- Görev sıralaması
- Özellik çıkarımı
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Nöron ağları ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?
- Zaman serisi çapraz doğrulama: purged k-fold ve embargo
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Veri analizinde kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler kullanılabilir?
- Feature store nedir?
- ROC–AUC ve PR–AUC neyi ölçer, hangi durumda hangisi daha anlamlıdır?
- Ürün ölçümleme: kuzey yıldızı metriği (NSM) ve huni analizi
- Veri bilimi projelerinde model performansını değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha etkili sonuçlar sağlar
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model performansına etkisi nasıl analiz edilir
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- Konuşma tanıma (ASR) verisi hazırlama ve değerlendirme metrikleri
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Karmaşık veri setleri üzerinde yapay öğrenmenin performansını artırmak için en yeni optimizasyon teknikleri nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- K-means algoritması nasıl çalışır?
- Jupyter Notebook nedir?
- Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi
- Veri bilimi nedir ve hangi alanları kapsar?