آیا یک مدل بدون نظارت نیاز به آموزش دارد، اگرچه داده های برچسب دار ندارد؟
یک مدل بدون نظارت در یادگیری ماشینی به داده های برچسب دار برای آموزش نیاز ندارد زیرا هدف آن یافتن الگوها و روابط درون داده ها بدون برچسب های از پیش تعریف شده است. اگرچه یادگیری بدون نظارت مستلزم استفاده از دادههای برچسبگذاریشده نیست، مدل هنوز باید تحت یک فرآیند آموزشی قرار گیرد تا ساختار زیربنایی دادهها را بیاموزد.
برخی از کاربردهای خوشه بندی تغییر میانگین در یادگیری ماشین چیست؟
خوشه بندی میانگین تغییر یک الگوریتم محبوب در زمینه یادگیری ماشینی است که برای کارهای خوشه بندی بدون نظارت استفاده می شود. کاربردهای مختلفی در حوزه های مختلف از جمله بینایی کامپیوتری، پردازش تصویر، تجزیه و تحلیل داده ها و تشخیص الگو دارد. در این پاسخ، برخی از کاربردهای کلیدی خوشه بندی تغییر میانگین در یادگیری ماشین را بررسی خواهیم کرد.
فاصله اقلیدسی چیست و چرا در یادگیری ماشین اهمیت دارد؟
فاصله اقلیدسی یک مفهوم اساسی در ریاضیات است و نقش مهمی در الگوریتم های یادگیری ماشین ایفا می کند. اندازه گیری فاصله خط مستقیم بین دو نقطه در فضای اقلیدسی است. در زمینه یادگیری ماشینی، از فاصله اقلیدسی برای تعیین کمیت شباهت یا عدم تشابه بین نقاط داده استفاده می شود، که برای
چگونه TFX به چالش های ناشی از تغییر حقیقت و داده ها در مهندسی ML برای استقرار ML تولید رسیدگی می کند؟
TFX (TensorFlow Extended) یک چارچوب قدرتمند است که چالشهای ناشی از تغییر حقیقت و دادههای پایه در مهندسی ML برای استقرار ML تولید را برطرف میکند. مجموعه ای جامع از ابزارها و بهترین شیوه ها برای رسیدگی موثر به این چالش ها و اطمینان از عملکرد روان مدل های ML در تولید را فراهم می کند. یکی از چالش های کلیدی