Да ли је моделу без надзора потребна обука иако нема означене податке?
Модел без надзора у машинском учењу не захтева означене податке за обуку јер има за циљ да пронађе обрасце и односе унутар података без унапред дефинисаних ознака. Иако учење без надзора не укључује употребу означених података, модел и даље треба да прође процес обуке да би научио основну структуру података
Како оцењујемо перформансе алгоритама за груписање у одсуству означених података?
У области вештачке интелигенције, посебно у машинском учењу са Питхон-ом, процена перформанси алгоритама груписања у одсуству означених података је кључни задатак. Алгоритми груписања су технике учења без надзора које имају за циљ груписање сличних тачака података на основу њихових инхерентних образаца и сличности. Док одсуство означених података
Која је разлика између алгоритама за груписање к-меанс и средњег померања?
Алгоритми за кластерисање к-средње вредности и средњег померања се широко користе у области машинског учења за задатке груписања. Иако имају заједнички циљ груписања тачака података у кластере, разликују се по својим приступима и карактеристикама. К-меанс је алгоритам за груписање заснован на центроиду који има за циљ да подели податке у к различитих кластера. То
Које је ограничење алгоритма к-средње вредности када се групишу групе различите величине?
Алгоритам к-меанс је широко коришћен алгоритам за груписање у машинском учењу, посебно у задацима учења без надзора. Има за циљ да подели скуп података на к различитих кластера на основу сличности тачака података. Међутим, алгоритам к-меанс има одређена ограничења када је у питању груписање група различите величине. У овом одговору ћемо се позабавити