Da li je modelu bez nadzora potrebna obuka iako nema označene podatke?
Model bez nadzora u mašinskom učenju ne zahteva označene podatke za obuku jer ima za cilj da pronađe obrasce i odnose unutar podataka bez unapred definisanih oznaka. Iako učenje bez nadzora ne uključuje korištenje označenih podataka, model još uvijek treba proći proces obuke kako bi naučio temeljnu strukturu podataka
Kako procjenjujemo performanse algoritama za grupisanje u odsustvu označenih podataka?
U oblasti veštačke inteligencije, posebno u mašinskom učenju sa Pythonom, procena performansi algoritama grupisanja u odsustvu označenih podataka je ključni zadatak. Algoritmi grupisanja su tehnike učenja bez nadzora koje imaju za cilj grupiranje sličnih tačaka podataka zajedno na osnovu njihovih inherentnih obrazaca i sličnosti. Dok odsustvo označenih podataka
Koja je razlika između algoritama za grupiranje k-means i srednjeg pomaka?
Algoritmi za grupisanje k-means i srednji pomak se široko koriste u polju mašinskog učenja za zadatke grupisanja. Iako imaju zajednički cilj grupisanja tačaka podataka u klastere, razlikuju se po svojim pristupima i karakteristikama. K-means je algoritam za grupisanje baziran na centroidu koji ima za cilj da podijeli podatke u k različitih klastera. To
Koje je ograničenje algoritma k-means kada se grupišu grupe različite veličine?
Algoritam k-means je široko korišćen algoritam za grupisanje u mašinskom učenju, posebno u zadacima učenja bez nadzora. Cilj mu je da podijeli skup podataka u k različitih klastera na osnovu sličnosti tačaka podataka. Međutim, k-means algoritam ima određena ograničenja kada je u pitanju grupisanje grupa različite veličine. U ovom odgovoru ćemo se pozabaviti