Câu 2: Phân biệt giữa học có giám sát và học không giám sát trong học máy?
Quảng cáo
1 câu trả lời 11
Đáp án: - Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu có nhãn (được gán giá trị cụ thể) để huấn luyện mô hình. Mô hình học cách dự đoán nhãn cho dữ liệu mới dựa trên mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra từ dữ liệu huấn luyện.
- Học không giám sát: Sử dụng dữ liệu không có nhãn. Mô hình tìm hiểu cấu trúc hoặc mẫu ẩn trong dữ liệu mà không có giá trị đích cụ thể, thường để phân chia dữ liệu thành các nhóm hoặc xác định sự bất thường.
Giải thích: Học có giám sát yêu cầu dữ liệu phải có nhãn để mô hình có thể học cách phân loại hoặc dự đoán chính xác. Trong khi đó, học không giám sát không yêu cầu nhãn và được sử dụng để tìm hiểu các cấu trúc ẩn trong dữ liệu, như phân cụm khách hàng hoặc phát hiện sự bất thường.
Quảng cáo
Bạn cần hỏi gì?
Câu hỏi hot cùng chủ đề
-
Đã trả lời bởi chuyên gia
149346 -
Đã trả lời bởi chuyên gia
99768 -
Đã trả lời bởi chuyên gia
97375 -
Đã trả lời bởi chuyên gia
80043 -
Đã trả lời bởi chuyên gia
72882 -
Đã trả lời bởi chuyên gia
55970 -
Đã trả lời bởi chuyên gia
55345
