Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Как выбрать подход? Машинное обучение «с учителем» или «без учителя»?

ОбразованиеПрограммирование+3
  · 1,2 K
На Кью задали 1 похожий вопрос
Учитель - увлекаюсь нейронными сетями, создаю курс занятий по нейронным сетям не для...  · 24 дек 2021
Машинное обучение «с учителем» -
Задачи классификации;
Задачи регрессии.
Машинное обучение «без учителя» -
Задачи кластеризации;
Задачи обобщения;
Задачи обнаружения аномалий;
Задачи поиска правил ассоциации;
Задачи сокращения размерности;
Задачи визуализации данных.
По образованию физик, работаю программистом  · 24 дек 2021
Если это возможно, то обучение без учителя лучше, так как не требует затрат человеческого труда на разметку данных. Но это возможно не всегда.
учитель тебе разложит всё по полкам .
Ответы на похожие вопросы
Чем отличается машинное обучение с учителем от машинного обучения без учителя? — 1 ответ, задан 
Junior in Data Science  · 1 авг 2021

Всё просто. В случае с учителем при обучении на вход модели подаются пары "данные-ответ". Между данными и ответами есть зависимость, задача - восстановить ее и научиться давать эти "ответы" на новых данных, которые модель не видела. Например, классификация изображений, предсказание дохода.

В случае без учителя во время обучения "ответы" модели не дают, и она не должна их предсказывать. Модель работает со структурой данных, взаимосвязями между объектами. Ей подают на вход только датасет. Примеры задач: поиск аномалий, кластеризация, понижение размерности.

3 эксперта согласны