Uczenie bez nadzoru
term_id: unsupervised_learning
Category: basic_concepts
Definition
Uczenie bez nadzoru identyfikuje ukryte struktury, klastry lub rozkłady w surowych danych autonomicznie. Powszechne metody obejmują klasteryzację, redukcję wymiarowości i modelowanie generatywne. Jest to
Summary
Technika uczenia maszynowego, w której modele uczą się wzorców z danych nieoznaczonych, bez jawnego kierownictwa ani poprawnych odpowiedzi.
Key Concepts
- Klasteryzacja
- Redukcja wymiarowości
- Rozpoznawanie wzorców
- Brak oznaczonych danych
Use Cases
- Segmentacja klientów
- Wykrywanie anomalii
- Modelowanie tematyczne w NLP