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Clustering ist eine unüberwachte Machine-Learning-Technik, die ähnliche Datenpunkte gruppiert und eine explorative Datenanalyse ohne gelabelte Daten ermöglicht. Erfahren Sie mehr über Typen, Anwendungen und wie Embedding-Modelle das Clustering verbessern.
K-Means-Clustering ist ein beliebter unüberwachter Machine-Learning-Algorithmus zur Aufteilung von Datensätzen in eine vordefinierte Anzahl von unterschiedlichen, nicht überlappenden Clustern, indem die Summe der quadrierten Abstände zwischen Datenpunkten und ihren Cluster-Zentroiden minimiert wird.
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungsfindungen im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern.
Semi-Supervised Learning (SSL) ist eine Machine-Learning-Technik, die sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten nutzt, um Modelle zu trainieren. Sie ist ideal, wenn die vollständige Kennzeichnung aller Daten unpraktisch oder kostspielig ist. SSL kombiniert die Stärken von überwachtem und unüberwachtem Lernen, um Genauigkeit und Generalisierbarkeit zu verbessern.
Unüberwachtes Lernen ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf das Finden von Mustern, Strukturen und Beziehungen in nicht gekennzeichneten Daten konzentriert und Aufgaben wie Clustering, Dimensionsreduktion und Assoziationsregel-Lernen für Anwendungen wie Kundensegmentierung, Anomalieerkennung und Empfehlungssysteme ermöglicht.
Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Algorithmen mit nicht gelabelten Daten trainiert werden, um verborgene Muster, Strukturen und Zusammenhänge zu entdecken. Häufige Methoden sind Clustering, Assoziation und Dimensionsreduktion, mit Anwendungsfeldern wie Kundensegmentierung, Anomalieerkennung und Warenkorbanalyse.
