ラベル付きデータがない場合でも、教師なしモデルにはトレーニングが必要ですか?
木曜日、29 2月2024
by バーナード
機械学習の教師なしモデルは、事前定義されたラベルなしでデータ内のパターンと関係を見つけることを目的としているため、トレーニングにラベル付きデータを必要としません。教師なし学習にはラベル付きデータの使用は含まれませんが、データの基礎となる構造を学習するためにモデルはトレーニング プロセスを受ける必要があります。
ラベル付きデータがない場合、クラスタリング アルゴリズムのパフォーマンスをどのように評価すればよいでしょうか?
月曜日、07 8月2023
by EITCAアカデミー
人工知能の分野、特に Python を使用した機械学習では、ラベル付きデータがない場合のクラスタリング アルゴリズムのパフォーマンスを評価することが重要なタスクです。 クラスタリング アルゴリズムは、固有のパターンと類似性に基づいて類似のデータ ポイントをグループ化することを目的とした教師なし学習手法です。 ラベル付きデータがない場合
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K-means と平均シフト クラスタリング アルゴリズムの違いは何ですか?
月曜日、07 8月2023
by EITCAアカデミー
K 平均法と平均シフト クラスタリング アルゴリズムはどちらも、クラスタリング タスクの機械学習の分野で広く使用されています。 データ ポイントをクラスターにグループ化するという目標は共通ですが、アプローチと特性が異なります。 K 平均法は、データを k 個の異なるクラスターに分割することを目的とした重心ベースのクラスタリング アルゴリズムです。 それ
異なるサイズのグループをクラスタリングする場合の K 平均法アルゴリズムの制限は何ですか?
月曜日、07 8月2023
by EITCAアカデミー
K 平均法アルゴリズムは、機械学習、特に教師なし学習タスクで広く使用されているクラスタリング アルゴリズムです。 これは、データ ポイントの類似性に基づいて、データセットを k 個の異なるクラスターに分割することを目的としています。 ただし、K 平均法アルゴリズムには、異なるサイズのグループをクラスタリングする場合に一定の制限があります。 この回答では、詳しく掘り下げていきます