非監督式學習

2020年3月25日 — 非監督式學習(Unsupervised Learning)，是一種對於資料中不包含人類判斷(Label)的機器學習方法，在沒有過多人力判讀資料、或是沒有基礎理論而無法判讀資料 ...

2018年5月25日 — 非監督式學習– 機器自行摸索出資料規律 · 監督式學習是做足事前功課的認真乖寶寶，沿路拿著地圖比照資訊，按照地圖的指示往高雄前進，沒有在地圖上出現的 ...

2021年3月31日 — 至於在非監督式學習的部分，常見的功能可為分群（Clustering）、關聯（Association）與降維（Dimension Reduction）。實務上，在進行分群時，例如進行市場 ...

非監督式學習運用的資料無需被定義，而數據裡的資料只有特徵沒有標籤，若是以前面的例子來說，這時候演算法僅能根據特徵區分出兩大類型，然而，我們卻無法得知哪一個類型 ...

非監督式學習的基本概念人類在訓練機器時並不會提供任何的標準答案，讓機器在訓練資料中，自己做特徵的選擇與抽取，並建立模型來對資料進行判斷與分析。

2023年1月18日 — 非監督式學習所需資料沒有固定答案，依據相似度進行分類，例如：一堆不知名的黑色物品跟白色物品，會下意識依同顏色做分類。也因為資料答案尚未揭曉，需要 ...

2023年10月21日 — 非監督式學習接收未被標記的數據，並通過演算法根據常見的模式、特色、或是其他因素將數據分類。例如，可能團隊手上有一大組的小狗圖片，然而這些圖片都 ...

對於未標記資料且目標是發現模式、將類似執行個體分組或偵測異常的場景，可以使用非監督式學習。也可以將其用於缺少已標記資料的探索性任務。範例包括組織大型資料封存、建 ...

無監督學習（英語：unsupervised learning），又稱非監督式學習，是機器學習的一種方法，沒有給定事先標記過的訓練範例，自動對輸入的資料進行分類或分群。無監督學習 ...

無監督式學習網絡(Unsupervised Learning Network)是人工智慧網絡的一種演算法(algorithm)，其目的是去對原始資料進行分類，以便瞭解資料內部結構。有別於監督式學習 ...