Обучение признакам
Обучение признакам или обучение представлениям — это набор техник, которые позволяют системе автоматически обнаружить представления, необходимые для выявления признаков или классификации исходных (сырых) данных. Это заменяет ручное конструирование признаков и позволяет машине как изучать признаки, так и использовать их для решения специфичных задач.

Обучение признакам вызвано фактом, что в задачах машинного обучения, таких как классификация, часто требуется вход, который удобно обрабатывать математически и вычислительно. Однако реальные данные, такие как изображения, видео и данные датчиков, не поддаются алгоритмическому определению специфичных признаков. Альтернативой является обнаружение таких признаков или представлений путём исследования без опоры на определённые алгоритмы.

Обучение признакам может быть с учителем или без.
* В обучении признакам с учителем обучение происходит с помощью помеченных входных данных. Примерами являются нейронные сети с учителем, многослойный перцептрон и словарное обучение (с учителем).
* В обучении признакам без учителя обучение происходит с помощью непомеченных входных данных. Примерами являются словарное обучение, анализ независимых компонент, автокодировщики, разложение матриц и различные формы кластеризации.
Q22245680
конструирование признаков
Concept
Q1744628
классификация
Concept
Q334384
обучении признакам с учителем
Concept
Q192776
нейронные сети с учителем
Concept
Q2991667
многослойный перцептрон
Concept
Q2539
словарное обучение
Concept
Q1152135
обучении признакам без учителя
Concept
Q1259145
анализ независимых компонент
LOC
Q786435
автокодировщик
Concept
Q1361088
разложение матриц
Concept
Q622825
кластеризации
Concept
Q17013334
Обучение признакам
Concept
Q17013334
Обучение признакам
Concept
Q17013334
Обучение признакам
Concept
subclass of