Name: یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning + تحلیل، بررسی الگوریتمها و کاربردهای آن (آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-04-23T10:19:59.000000Z
Duration: 19 min 18 s
Description: یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning + تحلیل، بررسی الگوریتمها و کاربردهای آن (آموزش رایگان)

حسابداری

ساختمان داده

هوش مصنوعی

icdl

مدار منطقی

طراحی الگوریتم

اکسل

فتوشاپ

پایتون

معماری کامپیوتر

power bi

زبان انگلیسی

اتوکد

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

جشنواره شگفتی آموختن

یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning + تحلیل، بررسی الگوریتم‌ها و کاربردهای آن (آموزش رایگان)

چکیده

یادگیری بدون‌ نظارت (UnSupervised Learning) چیست؟

مراحل یادگیری الگوریتم‌های بدون ‌نظارت

انواع مسائل یادگیری بدون ‌نظارت

روش‌های پرکاربرد خوشه‌بندی

رویکردهای اصلی کاهش ابعاد

الگوریتم‌های یادگیری بدون‌ نظارت

مزایا و معایب یادگیری بدون ‌نظارت

کاربردهای یادگیری بدون ‌نظارت

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

<p style="text-align:justify">یادگیری بدون نظارت یکی از مباحث اصلی در یادگیری ماشین است که برخلاف یادگیری نظارت&zwnj;شده، داده&zwnj;ها برچسب&zwnj;گذاری نشده&zwnj;اند. در این روش، مدل تلاش می&zwnj;کند تا الگوها، ساختارها و روابط پنهان در داده&zwnj;ها را بدون داشتن پاسخ&zwnj;های درست قبلی کشف کند. به عبارت دیگر، در این روش ما فقط داده&zwnj;های ورودی را داریم و مدل باید به&zwnj;صورت خودکار بین آن&zwnj;ها ارتباط برقرار کند یا گروه&zwnj;بندی&zwnj;هایی را کشف نماید. در یادگیری بدون نظارت، هدف اصلی کشف ساختارهای درونی داده&zwnj;ها است. این ساختارها می&zwnj;توانند شامل مسائل خوشه&zwnj;بندی یا کاهش ابعاد باشند و این روش&zwnj;ها زمانی کاربرد دارد که اطلاعات دقیقی درباره برچسب&zwnj;های داده نداریم و تنها به دنبال کشف الگوهای پنهان آن&zwnj;ها هستیم. البته الگوریتم&zwnj;ها با استفاده از معیارهای درونی مانند فشرده&zwnj;سازی اطلاعات، کاهش واریانس یا بیشینه&zwnj;سازی چگالی احتمال، ساختارهای پنهان در داده&zwnj;ها را استخراج می&zwnj;کنند.</p>

<p style="text-align:justify">این روش برای تحلیل داده&zwnj;های ناشناخته و بزرگ بسیار مفید و کاربردی است، اما به دلیل نبود معیار ارزیابی مشخص و نیاز به تفسیر انسانی، استفاده از آن نیازمند دقت، تجربه و دانش تخصصی در تحلیل داده&zwnj;هاست. در مجموع، یادگیری بدون نظارت ابزاری قدرتمند برای اکتشاف و درک عمیق&zwnj;تر از داده&zwnj;ها در مسائل پیچیده و ناشناخته به شمار می&zwnj;رود.</p>

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

راهنمایی ادامه مسیر

دسترسی به آموزش‌های «ادامه یادگیری»

یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning + تحلیل، بررسی الگوریتم‌ها و کاربردهای آن (آموزش رایگان) | فرادرس

Unsupervised Learning Algorithms and Applications