ออกแบบระบบการเรียนรู้แบบไม่กํากับจากข้อมูล: จากคลังข้อมูลจนถึงการถอดแบบ

Unknown chools languages expression languages (install) languages (install) languages (in อังกฤษ) สืบค้นเมื่อเทียบกับระบบเรียนรู้ที่ไม่สามารถจัดการได้) บทความนี้ยังเป็นโครง คุณสามารถช่วยวิกิพีเดียได้โดยเพิ่มข้อมูล ดูเพิ่มที่โครงการวิกิกีฬา เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นใน ค.ศ.

ชุดสะสมข้อมูลและการเตรียม

ขั้นแรกคือ การเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สะท้อนถึงโดเมนปัญหา ข้อมูลควรจะหลากหลาย และเป็นตัวแทนของข้อมูลนั้น ๆ เพื่อให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบที่มีความหมาย หลังจากการเก็บรวบรวมข้อมูลก่อนประมวลผลนั้น จําเป็นในการจัดการการขาดค่า คุณสมบัติพิเศษ, และลดเสียงเสียง การปรับปรุงข้อมูล เหมาะสมสําหรับการวิเคราะห์

การ เลือก อัล กอ ทิก ที่ ถูก ต้อง

อัลกอริทึมหลายชุดมีไว้สําหรับการเรียนรู้ที่ไม่กํากับ รวมถึงการรวมกลุ่ม, การลดสัดส่วน, และการตรวจสอบความผิดปกติ การเลือกวิธีการที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับเป้าหมายเฉพาะ เช่น การจัดกลุ่มจุดข้อมูลคล้าย ๆ กัน หรือระบุจุดเกิน. อัลกอริทึมทั่วไปรวมไปถึง K-Mans, DBSCAN, และ การวิเคราะห์ส่วนควบคุมการทํางาน (PCA).

การ ฝึก อบรม แบบ และ การ ปรับ ปรุง ตัว

การ ฝึก อบรม เกี่ยว ข้อง กับ การ ใช้ อัลกอริทึม ที่ เลือก ไว้ เพื่อ ข้อมูล ที่ เตรียม ไว้.

การ หย่อน ยาน และ การ เฝ้า ดู

เมื่อถูกฝึกมา ตัวจําลองจะถูกผนวกเข้ากับสภาพแวดล้อมเป้าหมาย สําหรับการทํางานแบบเรียลไทม์หรือแบบชุด การติดตามต่อเนื่อง ทําให้แน่ใจว่ารุ่นนี้จะมีความแม่นยําตลอดเวลา การปรับเปลี่ยนข้อมูลใหม่ต่อ ๆ ไป ช่วยปรับตัวให้มีการปรับเปลี่ยนการแจกจ่ายข้อมูล และปรับปรุงความทนทานของระบบได้