Վիքիպեդիա

«Ուսուցում առանց ուսուցչի»–ի խմբագրումների տարբերություն

Դիտել պատմությունը
← Նախորդ տարբՀաջորդ տարբ →
Content deleted Content added
ՎիզուալԵլատեքստ
No edit summary
չ clean up, փոխարինվեց: եւ → և oգտվելով ԱՎԲ
Տող 1.
'''Ուսուցում առանց ուսուցչի''' (ինքնուրույն ուսուցում, [[Անգլերեն|անգլ.]]` Unsupervised learning) [[Մեքենայական ուսուցում|մեքենայական ուսուցման]] մեթոդներից մեկն է, որի ընթացքում փորձարկվող համակարգը ինքնաբերաբար սովորում է կատարել տրված առաջադրանքը առանց փորձարարի միջամտության: [[Կիբեռնետիկա|Կիբերնետիկայի]] տեսանկյունից սա համարվում է [[Կիբերնետիկականկիբերնետիկական փորձ|կիբերնետիկական փորձի]]ի տեսակներից մեկը: Որպես կանոն, սա կիրառելի է այն խնդիրների դեպքում, երբ առկա են մի շարք օբյեկտների նկարագրություններ, և պահանջվում է հայտնաբերել այդ օբյեկտների ներքին փոխհարաբերությունները, կախվածությունները և օրինաչափությունները:
 
Առանց ուսուցչի ուսուցանումը հաճախ հակադրվում է [[Ուսուցչիուսուցչի հետ ուսուց|ուսուցչի հետ ուսուցմանը]]մանը, երբ յուրաքանչյուր ուսուցանող օբյեկտի հարկադրաբար տրվում է «ճիշտ պատասխանը», և պահանջվում է գտնել համակարգի խթանների և ռեակցիաների միջև կախվածությունը:
 
== Կապ ֆիզիոլոգիայի հետ ==
Չնայած կիրառական բազմաթիվ ձեռքբերումների, [[ուսուցումը ուսուցչի հետ]] քննադատվել է իր կենսաբանորեն ոչ արժանահավատ լինելու համար: Դժվար է պատկերացնել ուղեղում գտնվող ուսուցանող մեխանիզմ, որը կհամեմատեր  ելքերի ցանկալի և իրական նշանակությունը` կատարելով շտկումներ հետադարձ կապի օգնությամբ: Եթե ​​ենթադրենք, որ ուղեղում առկա է նման մեխանիզմ, ապա այդ դեպքում որտեղի՞ց են առաջանում ցանկալի ելքերը: Առանց ուսուցչի ուսուցանումը կենսաբանական համակարգում համարվում է շատ ավելի արժանահավատ մոդել: [[Կոհոնեն|Կոհոնենի]]ի և շատ ուրիշների կողմից մշակված, այն ելքերի համար թիրախային վեկտորի կարիք չունի, ուստի չի պահանջում համեմատություն նախապես որոշված իդեալական պատասխանների հետ<ref>Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. — М.: Мир, 1992</ref>:
 
== «Առանց ուսուցչի ուսուցման» հասկացությունը պատկերների ճանաչման տեսության մեջ ==
Տեսությունը կառուցելու և տարբեր տեսություններում կիբեռնետիկական փորձից հաեռանալու համար, առանց ուսուցչի ուսուցման փորձը փորձում են ձևակերպել մաթեմատիկորեն: Գոյություն ունեն այս ձևակերպման սահմանման և տեղադրման տարբեր ենթատեսակներ, որոնցից մեկն արտացոլվում է [[Պատկերների ճանաչման տեսություն|պատկերների ճանաչման տեսության]] մեջ:
 
Փորձից և տեսության կառուցումից նման հեռացումը կապված է մասնագետների տարբեր տեսակետների հետ: Մասնավորապես տարաձայնություններ են առաջանում տվյալ հարցին պատասխանելիս. «Հնարավո՞ր են արդյոք տարբեր բնույթի պատկերների ադեկվատ նկարագրության միատեսակ սկզբունքներ, թե՞այդպիսի նկարագրությունն ամեն անգամ խնդիր է հատուկ գիտելիքներ ունեցող մասնագետների համար»:
 
Առաջին դեպքում տեղադրումը պետք է ուղղված լինի պատկերների համարժեք նկարագրության կազման մեջ ապրիորի տեղեկատվության օգտագործման ընդհանուր սկզբունքների բացահայտմանը: Կարևոր է այն, որ այստեղ տարբեր բնույթի պատկերների մասին ապրիորի տեղեկատվությունը տարբեր է, իսկ դրանց հաշվառման սկզբունքը նույնն է: Երկրորդ դեպքում նկարագրություն ստանալու խնդիրը դուրս է հանվում ընդհանուր միջավայրից, և մեքենաներին պատկերների ճանաչման ուսուցման տեսությունը, պատկերներիի ճանաչման վիճակագրական տեսության տեսանկյունից, կարող է հանգեցնել միջին ռիսկի խնդրի նվազեցմաը` որոշիչ կանոնների հատուկ դասում<ref>Вапник В. Н., Червоненкис А. Я., Теория распознавания образов. Статистические проблемы обучения, 1974</ref>:
Տող 22.
 
* Առարկաների [[առանձնահատկությունների նկարագրություն]]. յուրաքանչյուր առարկա նկարագրվում է իր բնութագրերի ամբողջությամբ, որոնք կոչվում են հատկանիշներ: Հատկանիշները կարող են լինել թվային կամ ոչ թվային:
* Օբյեկտների միջեւմիջև [[Հեռավորության մատրից|հեռավորությունների մատրիցը]]. յուրաքանչյուր օբյեկտ նկարագրվում է ուսումնական ընտրանքի մյուս բոլոր օբյեկտներից ունեցած հեռավորություններով:
 
== Լուծելի խնդիրներ ==
Տող 48.
 
=== Ընդհանրացման խնդիրներ ===
Ինչպես [[Խտրականությանխտրականության փորձեր|խտրականության փորձերի]]ի դեպքում, որը կարող է մաթեմատիկորեն ձևակերպվել որպես դասակարգում, հասկացությունների ընդհանրացման դեպքում հնարավոր է ուսումնասիրել ինքնաբուխ ընդհանրացումը, որի մեջ նմանության չափորոշիչները դրսից կամ փորձարարի կողմից չեն մուտքագրվում կամ պարտադրվում:
 
Այս դեպքում [[Ուղեղիուղեղի մոդել|ուղեղի մոդելի]]ի կամ [[Պերսեպտրոն|պերսեպտրոնիպերսեպտրոն]]ի «մաքուր ընդհանրացման» փորձի ժամանակ պահանջվում է ընտրողական պատասխանից անցնել մեկ խթանից (օրինակ` ցանցաթաղանթի ձախ կողմում գտնվող քառակուսի) դեպի մեկ այլ նմանատիպ խթան, որը չի ակտիվացնում նույն զգայական վերջավորություններից ոչ մեկը (քառակուսի ցանցաթաղանթի աջ կողմում): Ավելի թույլ տիպի ընդհանրացումները ներառում են, օրինակ, պահանջը, որ համակարգի ռեակցիաները տարածվեն նմանատիպ խթանների դասի տարրերի վրա, որոնք պարտադիր չէ որ առանձնացված լինեն նախկինում ցուցադրված (կամ լսված, կամ հպման միջոցով ընկալվող) խթանից:
 
=== Ասոցիացիայի կանոնների որոնման առաջադրանքներ ===
Տող 69.
==== Լուծման մեթոդներ ====
 
* [[Դենդրոգրամ|Դենդրոգրամա]]ա
* [[Կոհենենի ինքնակազմակերպվող քարտեզ]]
* [[Գեներատիվ տեղագրական քարտեզ]]
Տող 82.
== Արտաքին հղումներ ==
 
* [[dmoz:Computers/Artificial_IntelligenceArtificial Intelligence/Neural_NetworksNeural Networks/|Neural Networks]] հոդվածը Curlie-ում (ըստ DMOZ-ի)
* [http://www.machinelearning.ru/ Профессиональный вики-ресурс, посвященный машинному обучению и интеллектуальному анализу данных].
* Roman, Victor (2019-04-21). [https://towardsdatascience.com/unsupervised-machine-learning-clustering-analysis-d40f2b34ae7e "Unsupervised Machine Learning: Clustering Analysis"]
Տող 89.
 
* Այվազյան Ս.Ա., Բուխստաբեր Վ.Մ., Էնյուկով Ի.Ս., Մեշալկին Լ.Դ. Կիրառական վիճակագրություն. Դասակարգում և չափերի նվազում: - Ֆ. Ֆինանսներ և վիճակագրություն, 1989:
* Զագորույկո Ն. Գ.,Տվյալների և գիտելիքների վերլուծության կիրառական մեթոդներ: - Նովոսիբիրսկ. IM SO RAN, 1999: [[:ru:Служебная:Источники_книгИсточники книг/5861340609|ISBN 5-86134-060-9]].
* Շլեզինգեր Մ., Գլավաչ Վ., Տաս դասախոսություն վիճակագրական և կառուցվածքային ճանաչման վերաբերյալ: - Կիև ՝ Նաուկովա Դումկա, 2004 թ.[[:ru:Служебная:Источники_книгИсточники книг/9660003412|ISBN 966-00-0341-2]].
* ''Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J.'' [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction]. — 2nd ed. — Springer-Verlag, 2009. — 746 p. — [[:ru:Служебная:Источники_книгИсточники книг/9780387848570շ|ISBN 978-0-387-84857-0]].
* ''[[:ru:Розенблатт,_Фрэнк Фрэнк|Розенблатт, Ф.]]'' [http://vlabdownload.googlecode.com/files/ros_principles2.djvu Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга] = Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms1965. — 480 էջ [http://web.archive.org/web/20150521114428/http://vlabdownload.googlecode.com/files/ros_principles2.djvu Архивная копия] [[:ru:Архив_ИнтернетаАрхив Интернета#Проекты|Wayback Machine]]
 
== Ծանոթագրություններ ==
<references />
 
[[Կատեգորիա:Արհեստական նեյրոնային ցանցեր]]
Ստացված է «https://hy.wikipedia.org/wiki/Ուսուցում_առանց_ուսուցչի» էջից