Juhendamata masinõpe
Juhendamata masinõppe alla liigitatakse ülesandeid masinõppes, mille eesmärk on leida tunnustest peidetud struktuure, mustreid ning gruppe kasutades selleks objektide sarnasust.
Juhendamata masinõppe ülesandeid[muuda | muuda lähteteksti]
Juhendamata masinõppes võib ülesanneteks olla andmkogumi
- Klasteranalüüs ehk gruppideks jaotamine, mille eesmärk on andmete rühmitamine gruppidesse, võrreldes objektide tunnustest tulenevat omavahelist "kaugust", "lähedust" või "sarnasust".
- Erindite tuvastamine, mille eesmärgik on harvaesinevate, teistest vaatlustest oluliselt erinevate vaatluste (erindite) avastamine ja eristamine.
- Assotsiatsioonireeglite õppimine, mille eesmärk on suurandmetest tunnustevaheliste seoste leidmine. Peamiselt otsitakse tugevaid ja huvipakkuvaid (kasulikke) seoseid, kasutades parameetreid leitud seoste huviväärtuse määramiseks.[1]
Vaata ka[muuda | muuda lähteteksti]
Viited[muuda | muuda lähteteksti]
- ↑ Piatetsky-Shapiro, Gregory (1991), Discovery, analysis, and presentation of strong rules, in Piatetsky-Shapiro, Gregory; and Frawley, William J.; eds., Knowledge Discovery in Databases, AAAI/MIT Press, Cambridge, MA.