Gözetimsiz Öğrenme Modelleri
Gözetimsiz Öğrenme Modelleri
Gözetimsiz öğrenmede çıktılar çalışmanın içinde bulunmaz, girdi verisinin hangi sınıfa ait olduğu belirsizdir. Gözlemlenen veriler insan müdahalesine ihtiyaç duymadan benzer özelliklerine göre bir araya getirilir. Gerçek referans etiketlere sahip olunmadığından modellerin performansını değerlendirmek çoğu zaman zordur. Gözetimsiz öğrenme modelleri üç ana görev için kullanılır: Kümeleme, İlişkilendirme ve Boyutsallık Azaltma.
Çevrimiçi Şehrindeki Etkinlikler
TÜBİTAK Kutup Araştırmaları 2027 Yılı Çağrıları Proje Geliştirme ve Mentörlük Günleri
13 Temmuz 2027 | Çevrimiçi
Ekosistem Bilgisi
Gözetimsiz Öğrenme Modelleri
Ekosistem Türü
Yapay Zekâ
Şehir
Çevrimiçi
Benzer Ekosistem Üyeleri
Aynı kategoride yer alan diğer kuruluşlar