这种学习算法对于选择大量相

您需要了解标记大量数据是一个极其耗费人力的过程。现有的机器学习应用程序可以使用这些训练数据从图像中猜测任何对象。然而对于单个专家来说标记数百万个新数据是一个耗时且复杂的过程。有团体工作服务例如。它们允许您将任何劳动密集型流程分解为微任务并将其完成情况分发给在线执行者。这有助于加速机器学习开发和数据标记。





无监督机器学习这种类型的学习算法使用未标记的数据。神经网络独立地发现数据中的相关性提取有用的特征并对其进行分析。例如无监督机器学习可以从各个网站选择相似的文章并将其 电报号码数据 分组为类别科学体育投资等。使用自然语言处理技术来解释和理解意义和情感。交易中的无监督机器学习可以让您找到购买中的常见迹象并分析这些数据。











结果可能是这样的如果买家购买黄油他就更有可能购买面包似数据并对它们进行分组检测异常和关联非常有效。设置无监督机器学习非常简单。该算法还适用于自动清理模型开发的输入数据。这种类型的机器学习的缺点之一是它无法做出明确的预测并突出显示特定类型的输出。无监督机器学习无监督机器学习在教师的部分参与下训练神经网络这是中庸之道。