Объясните разницу между «обучением с учителем» (supervised) и «обучением без учителя» (unsupervised) и приведите примеры.
Supervised подразумевает обучение модели на данных, для которых известны ответы, то есть каждый пример в обучающем наборе имеет соответствующую метку или целевую переменную. Одной из задач обучения с учителем является классификация, где модель учится различать объекты разных классов. Это может пригодиться, например, при определении спама в электронной почте.
Unsupervised используется, когда у нас нет меток и мы хотим обнаружить скрытые закономерности в данных. Пример задачи обучения без учителя — кластеризация, где модель группирует данные на основе сходства. Это может пригодиться, например, при сегментации аудитории для маркетинговых целей.
Выбор между supervised и unsupervised зависит от конкретной задачи и наличия/отсутствия размеченных данных.
Объясните разницу между «обучением с учителем» (supervised) и «обучением без учителя» (unsupervised) и приведите примеры.
Supervised подразумевает обучение модели на данных, для которых известны ответы, то есть каждый пример в обучающем наборе имеет соответствующую метку или целевую переменную. Одной из задач обучения с учителем является классификация, где модель учится различать объекты разных классов. Это может пригодиться, например, при определении спама в электронной почте.
Unsupervised используется, когда у нас нет меток и мы хотим обнаружить скрытые закономерности в данных. Пример задачи обучения без учителя — кластеризация, где модель группирует данные на основе сходства. Это может пригодиться, например, при сегментации аудитории для маркетинговых целей.
Выбор между supervised и unsupervised зависит от конкретной задачи и наличия/отсутствия размеченных данных.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
