Mashinani o’qitish turlari. Yarim-nazoratli o’qitish Reja

Tasvir segmentatsiyasi: Tasvir segmentatsiyasida

nazorat ostida o'rganish algoritmlari qo'llaniladi. Ushbu jarayonda tasvirni tasniflash oldindan belgilangan teglar bilan turli tasvir ma'lumotlarida amalga oshiriladi.

Tibbiy diagnostika:

Nazorat qilinadigan algoritmlar tibbiy sohada tashxis qo'yish uchun ham qo'llaniladi. Bu kasallik holatlari uchun yorliqlar bilan tibbiy tasvirlar va o'tgan etiketli ma'lumotlardan foydalanish orqali amalga oshiriladi. Bunday jarayon bilan mashina yangi bemorlar uchun kasallikni aniqlay oladi.

Firibgarlikni aniqlash - Nazorat ostidagi o‘rganish tasniflash algoritmlari firibgarlik operatsiyalari, firibgarlik mijozlari va boshqalarni aniqlash uchun ishlatiladi. Bu firibgarlikka olib kelishi mumkin bo‘lgan naqshlarni aniqlash uchun tarixiy ma’lumotlardan foydalanish orqali amalga oshiriladi.

Spamni aniqlash - Spamni aniqlash va filtrlashda tasniflash algoritmlari qo'llaniladi. Ushbu algoritmlar elektron pochtani spam yoki spam emas deb tasniflaydi. Spam xatlar spam jildiga yuboriladi.

Nutqni aniqlash - nazorat ostida o'rganish algoritmlari nutqni aniqlashda ham qo'llaniladi. Algoritm ovozli ma'lumotlar bilan o'qitiladi va turli xil identifikatsiyalar xuddi shu yordamida amalga oshirilishi mumkin, masalan, ovozli parollar, ovozli buyruqlar va boshqalar.

Nazorat qilinmagan mashinani o'rganish
Nazoratsiz o'rganish g'ayrioddiy ta'lim texnikasidan farq qiladi; Nomidan ko'rinib turibdiki, nazoratga ehtiyoj yo'q. Bu shuni anglatadiki, nazoratsiz mashinani o'rganishda mashina etiketlanmagan ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda o'qitiladi va mashina hech qanday nazoratsiz chiqishni bashorat qiladi.
Nazoratsiz o'rganishda modellar tasniflanmagan va etiketlanmagan ma'lumotlar bilan o'qitiladi va model ushbu ma'lumotlarga hech qanday nazoratsiz ishlaydi.
Nazoratsiz o'rganish algoritmining asosiy maqsadi saralanmagan ma'lumotlar to'plamini o'xshashliklari, naqshlari va farqlari bo'yicha guruhlash yoki toifalarga ajratishdir. Mashinalarga kirish ma'lumotlar to'plamidan yashirin naqshlarni topish buyuriladi.
Buni qimmatroq tushunish uchun misol keltiramiz; deylik, meva tasvirlari savati bor va biz uni Mashinali o’qitishmodeliga kiritamiz. Tasvirlar modelga mutlaqo noma'lum va mashinaning vazifasi ob'ektlarning naqshlari va toifalarini topishdir.
Shunday qilib, endi mashina rang farqi, shakl farqi kabi naqsh va farqlarni topadi va sinov ma'lumotlar to'plami bilan sinovdan o'tkazilganda chiqishni bashorat qiladi.
Nazoratsiz mashinalarni o'rganish toifalari
Nazoratsiz ta'lim yana ikki turga bo'linishi mumkin, ular quyida keltirilgan:

•