Мұғалімсіз оқыту әдістері «Мұғалімсіз оқыту»
жүктеу/скачать 14.69 Kb.
|
|
Мұғалімсіз оқыту әдістері «Мұғалімсіз оқыту» әдісі Егер оқыту жүйесінің алдында белгісіз жауаптарды табу міндеті тұрса, онда «Мұғалімсіз оқыту» әдісі қолданылады. Жүйе пайдалы белгілерді алып, оларды талдай отырып, осы деректердегі заңдылықтарды өз бетінше табуға тырысады. «Мұғалімсіз оқыту» әдісі көбіне негізгі алгоритм ретінде емес, деректерді талдау әдісі ретінде қолданылады. «Мұғалімсіз оқыту» әдісінің негізгі міндеттері Кластерлеу – нысандар жиынтығы, оларды топтастырып, ұқсас нысандар тобын табу керек. Жүйе өзі ұқсас нысандарды іздеп, оларды кластерлерге біріктіреді. Кластерлер санын алдын ала беруге немесе оны мәшинеге сеніп тапсыруға болады. Мәшине нысандардың ұқсастығын біз белгілеген белгілер бойынша анықтайды. Жүйе сипаттамалары жағынан өте ұқсас нысандарды бір класқа біріктіреді. Кластерлеу есебінде 2 мәселе бар: 1) біздің деректерімізде бұл топтардың саны да, қанша кластер бар екені де белгісіз болады; 2) жүйеде дұрыс жауаптар да, бөліп көрсету қажет болатын нақты кластерлер де белгісіз. Кластерлеу есептерін нарықты сегментке бөлу (сатып алушылар, типтеріне, бейілділігіне қарай), картада жақын нүктелерді біріктіру, суреттерді қысу, жаңа деректерді талдау және белгілеу үшін қолданады. Танымал алгоритмдер: k-орташа әдісі. Нормадан ауытқуды анықтау есебі: белгілердің негізінде ауытқуды ауытқымаудан ажыратуды үйрену, яғни бір нысанның басқа нысанға ұқсамайтынын анықтап, белгілеу қажет. Бұл ретте оқытуда қарапайым, ауытқымаған нысандардың мысалдары ғана бар, ал ауытқыған нысанның модельдері мүлдем жоқ немесе өте аз, сондықтан да мұғаліммен оқытудың классикалық әдістерін қолдану мүмкін емес. Ұшақта орналасқан жүздеген датчиктің көрсеткіштері бойынша ұшақтың ақауын анықтауы осыған мысал болады. жүктеу/скачать 14.69 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|