Juhendamata masinõpe

Juhendamata masinõppe alla liigitatakse ülesandeid masinõppes, mille eesmärk on leida tunnustest peidetud struktuure, mustreid ning gruppe kasutades selleks objektide sarnasust.

Juhendamata masinõppe ülesandeidRedigeeri

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 kaRedigeeri

ViitedRedigeeri

  1. 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.