Ohjaamaton oppiminen

Ohjaamaton oppiminen on koneoppimisen menetelmä, jossa muodostetaan malli, joka sopii havaintoihin. Se eroaa ohjatusta oppimisesta siten, että luokkia ei tunneta ennalta. Luokiteltava aineisto jaetaan luokkiin siten, että kunkin luokan alkiot muistuttavat toisiaan enemmän kuin muiden luokkien alkioita.[1]

Autoenkoodaaja (engl. autoencoder) muuntaa syötteen pienemmäksi määräksi dataa, ja yrittää rekonstruoida alkuperäisen syötteen tämän pohjalta. Näin voidaan löytää hyödyllisiä rakenteita datasta ilman luokittelutietoa.

Lähteet

Shai Shalev-Shwartz ja Shai Ben-David: ”1.3”, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, s. 4. Cambridge: Cambridge University Press, 2014. ISBN 978-1-107-05713-5. (englanniksi)

Katso myös

Vahvistusoppiminen

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.

[un-1] Shai Shalev-Shwartz ja Shai Ben-David: ”1.3”, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, s. 4. Cambridge: Cambridge University Press, 2014. ISBN 978-1-107-05713-5. (englanniksi)