非監督式學習 【深度學習三大權威之一開講】臉書AI研究院院長Yann

【深度學習三大權威之一開講】臉書AI研究院院長Yann LeCun:AI沒有「常識」是最大挑戰,非監督學習 …

非監督式學習是突破AI困境的關鍵 那要如何讓AI學會擁有人類的常識呢?Yann LeCun認為:「就是要用非監督式學習!」他又稱之為預測學習,他將現今機器學習的方式分為強化式,監督式和非監督式學習,並以黑森林蛋糕來比喻。
非監督式學習|使用Python
使用Python進行無監督學習
非監督式學習是一種機器學習的方式,并不需要人力來輸入標簽。它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。在監督式學習中,典型的任務是分類和回歸分析,且需要使用到人工預先準備好的范例(base)。一個常見的非監督式學習是數據聚類。
採用監督式,非監督式學習的深度學習示意圖|TRI 拓墣產業研究院
動手做非監督式機器學習:使用TensorFlow 2.0
在非監督式學習中,AI人工智慧系統嘗試根據數據之間的「相似性」和「差異性」,來對「未標記」和「未分類」的數據進行分類。 在這種情況下,和以「監督式學習」為基礎的功能相比,以模型為基礎的「非監督式學習方法」,其功能可以處理更複雜且更困難的問題。
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非監督式學習本身沒有標籤 (Label) 的特點,使其難以得到如監督式一樣近乎完美的結果。 就像兩個學生一起準備考試,一個人做的練習題都有答案 (有標籤),另一個人的練習題則都沒有答案,想當然爾正式考試時,第一個學生容易考的比第二個人好。
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