ایا یو غیر څارل شوی ماډل روزنې ته اړتیا لري که څه هم دا لیبل شوي ډاټا نلري؟
د ماشین زده کړې کې یو غیر څارل شوی ماډل د روزنې لپاره لیبل شوي ډیټا ته اړتیا نلري ځکه چې دا هدف د مخکې ټاکل شوي لیبل پرته په ډیټا کې نمونې او اړیکې موندل دي. که څه هم په غیر څارل شوي زده کړه کې د لیبل شوي ډیټا کارول شامل ندي، ماډل لاهم اړتیا لري د روزنې پروسې څخه تیر شي ترڅو د معلوماتو اصلي جوړښت زده کړي.
موږ څنګه د لیبل شوي ډاټا په نشتوالي کې د کلستر کولو الګوریتم فعالیت ارزوو؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د Python سره د ماشین زده کړې کې، د لیبل شوي ډاټا په نشتوالي کې د کلستر کولو الګوریتم فعالیت ارزونه یو مهم کار دی. د کلستر کولو الګوریتمونه د زده کړې غیر څارل شوي تخنیکونه دي چې هدف یې د ورته ډیټا ټکي د دوی د اصلي نمونو او ورته والیونو پراساس یوځای کول دي. پداسې حال کې چې د لیبل شوي ډاټا نشتوالی
د k-means او د منځني شفټ کلسترینګ الګوریتم ترمنځ څه توپیر دی؟
د k-means او د معنی شفټ کلسترینګ الګوریتم دواړه په پراخه کچه د کلستر کولو دندو لپاره د ماشین زده کړې په برخه کې کارول کیږي. پداسې حال کې چې دوی د ډیټا پوائنټونو ګروپ کولو هدف په کلسترونو کې شریکوي، دوی په خپلو طریقو او ځانګړتیاو کې توپیر لري. K-means د سنټروایډ پر بنسټ کلسترینګ الګوریتم دی چې هدف یې د k مختلف کلسترونو کې ډیټا ویشل دي. دا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, K د ټیټانیک ډیټاسیټ سره معنی لري, د ازموینې بیاکتنه
کله چې د مختلف اندازې ګروپونو کلستر کول د k - معنی الګوریتم محدودیت څه دی؟
د K- معنی الګوریتم د ماشین زده کړې کې په پراخه کچه کارول شوي کلسټرینګ الګوریتم دی ، په ځانګړي توګه د غیر څارل شوي زده کړې کارونو کې. دا موخه دا ده چې د ډیټا سیټ په k مختلف کلسترونو کې د ډیټا پوائنټونو د ورته والي پراساس تقسیم کړي. په هرصورت، د k- معنی الګوریتم ځینې محدودیتونه لري کله چې د مختلف اندازې ګروپونو کلستر کولو خبره راځي. په دې ځواب کې، موږ به یې په اړه فکر وکړو