В чем отличие между обучением с учителем, обучением без учителя и обучением с частичным привлечением учителя?
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина изучает ключевые принципы работы с большими массивами информации, включая методы машинного обучения, построение нейронных сетей и современные алгоритмы обработки данных. Слушатели получат практические навыки применения этих технологий в различных сферах, таких как IT-разработка, научные исследования и бизнес-аналитика. Особое внимание уделяется автоматизации сложных задач и использованию интеллектуальных систем для оптимизации процессов и принятия эффективных решений.
Варианты ответа:
- Обучение с учителем использует нейронные сети, обучение без учителя использует деревья решений, а обучение с частичным привлечением учителя - метод опорных векторов.
- Обучение с учителем применяется только в задачах классификации, обучение без учителя - только в задачах регрессии, а обучение с частичным привлечением учителя - только в задачах кластеризации.
- Обучение с учителем использует размеченные данные для обучения модели с учителем, обучение без учителя не требует разметки данных, а обучение с частичным привлечением учителя сочетает в себе элементы обоих подходов, а также использует частичную разметку данных.
- Обучение с учителем требует наличия учителя, который напрямую указывает модели правильные ответы, обучение без учителя не использует учителя вообще, а обучение с частичным привлечением учителя использует учителя только в начальной стадии обучения.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Что включает в себя компонент "модели" в машинном обучении?
- К какому направлению Data Science относится задача “Разработка архитектуры хранилища данных”?
- Как называется вид машинного обучения, основанный на использовании только неразмеченных данных?
- Как называется вид машинного обучения, основанный на использовании только размеченных данных?
- Какие из перечисленных методов относятся к обучению без учителя?