Strona główna

Unsupervised Learning

Co to jest Unsupervised Learning? (Uczenie Nienadzorowane) - Definicja

Unsupervised Learning, czyli Uczenie Nienadzorowane, to rodzaj uczenia maszynowego, gdzie algorytm analizuje i wyciąga wnioski z danych, które nie są oznaczone ani klasyfikowane. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, uczenie nienadzorowane nie polega na przewidywaniu etykiet, ale na odkrywaniu ukrytych struktur w danych.

Co to jest Unsupervised Learning?

Spis treści

Na czym polega Uczenie Nienadzorowane?

Uczenie Nienadzorowane polega na analizowaniu danych bez wykorzystania wcześniej zdefiniowanych etykiet lub wyników. Algorytm próbuje samodzielnie znaleźć wzorce, grupować dane w klastry, redukować wymiarowość danych czy wykrywać anomalie, bazując jedynie na strukturze i rozkładzie danych.

Jak wygląda proces Uczenia Nienadzorowanego?

Proces Uczenia Nienadzorowanego składa się z następujących etapów:

Jakie zastosowanie ma Uczenie Nienadzorowane?

Uczenie Nienadzorowane ma szerokie zastosowanie w różnych obszarach, takich jak segmentacja klientów, wykrywanie anomalii, rekomendacje produktów, analiza społeczności w mediach społecznościowych, czy redukcja wymiarowości danych.

Czym Uczenie Nienadzorowane różni się od innych modeli ML?

Główną różnicą między Uczeniem Nienadzorowanym a innymi modelami, takimi jak uczenie nadzorowane czy uczenie ze wzmocnieniem, jest brak konieczności posiadania danych z oznaczonymi etykietami. Uczenie Nienadzorowane skupia się na analizie struktury danych, a nie na przewidywaniu określonych wyników.
Chcesz dowiedzieć się więcej?
Powiązane pojęcia
Ikona plików cookies

Nasza strona korzysta z plików cookies.