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#无监督学习

非监督式学习是一种机器学习的方式,它是监督式学习和强化学习等策略之外的一种选择。

ChatGPT学习之旅 (1) 初步了解ChatGPT

Edison Zhou

这种无监督学习,是没有标签/目标,也没有反馈,它自己会寻找数据中隐藏的结构。下图展示了三种学习模式的差别,而ChatGPT采用的实无监督学习 和 强化学习。

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从零开始的K均值聚类

磐创AI

机器学习的主要思想是创建一个可以根据先前数据提供合理决策而无需显式编程的广义模型。机器学习问题可以是监督或无监督的。本文关注的是一种无监督机器学习算法,称为“K...

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Eninostat在HER2阳性乳腺肿瘤微环境中作用

生信技能树jimmy

使用CoGAPS非负矩阵分解进行了无监督学习,比较了是否有任何细胞水平的特征(称为模式)与CoGAPS中直接获得的单细胞集群及其各自排名最高的基因相对应。

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机器学习:解析未来的数据世界

人不走空

机器学习的基本概念主要涉及监督学习、无监督学习和强化学习。让我们更详细地了解它们:

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机器学习第12天:聚类

Nowl

某位著名计算机科学家有句话:“如果智能是蛋糕,无监督学习将是蛋糕本体,有监督学习是蛋糕上的糖霜,强化学习是蛋糕上的樱桃”

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无监督学习 聚类

小小程序员

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深度强化学习整理

算法之名

传智播客 · Java架构师,讲师 (已认证)

强化学习来自于心理学里的行为主义理论,是在环境给予的奖励或惩罚信号的反馈下,逐步形成能获得最大利益的行为策略。与监督学习相比,强化学习不需要事先准备样本集,而是...

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用活人脑细胞造AI系统!语音识别已成功,可无监督学习|Nature子刊

量子位

但这种思想下设计的“传统”类脑芯片大多数都是直接基于数字电子原理,完全模仿大脑功能的能力着实有限。

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无监督学习的集成方法:相似性矩阵的聚类

deephub

在无监督学习领域,这项任务变得更加困难。首先,因为它包含了该领域本身的挑战,我们对数据没有先验知识,无法将自己与任何目标进行比较。其次,因为找到一种合适的方法来...

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DAY6-学习R包

用户10801789

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DAY5-数据结构

用户10801789

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DAY4-R语言基础

用户10801789

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DAY3-衰包包

用户10801789

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ScienceAI 案例汇总 | 医学研究最新动向

HyperAI超神经

AI 正逐渐改变科研工作者的研究方式。通过无监督学习和神经网络,AI 能够在短时间内对大量数据进行处理,并对结果进行预测。

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DeepMind 利用无监督学习开发 AlphaMissense,预测 7100 万种基因突变

HyperAI超神经

为此,DeepMind 通过 AlphaFold 分析了蛋白质的整体结构,并结合弱标签学习和无监督学习开发了 AlphaMissense,对错义突变的后果进行了...

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Day6—江海一

用户10739478

百度/谷歌搜索“miniconda 清华”(是清华的conda镜像网站)进行下载。

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Day5—江海一

用户10739478

删除的操作对象分为三类:普通文件、空目录、有内容的目录。他们的对应的命令是略有不同的。

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直接压缩一切!OpenAI首席科学家Ilya Sutskever这么看无监督学习

机器之心

接下来看无监督学习。首先什么是无监督学习?Ilya Sutskever 表示他目前还没看到令人满意的对无监督学习的阐释,我们也不知道如何从数学上推理它 —— 最...

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预训练、微调和上下文学习

deephub

预训练侧重于从大规模未标记数据中进行无监督学习,获取一般语言理解。微调建立在预训练的基础上,并使用特定于任务的标记数据使模型适应特定的任务,从而实现专门的性能。...

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