| By analogy, ensemble techniques have been used also in unsupervised learning scenarios, for example in consensus clustering or in anomaly detection. | По аналогии, техника сборки в ансамбль используется также и в сценариях обучения без учителя, например, в кластеризации на основе согласия или в выявлении аномалий. |
| Learning falls into many categories, including supervised learning, unsupervised learning, online learning, and reinforcement learning. | Обучение распадается на несколько категорий, включая обучение с учителем, обучение без учителя, онлайновое обучение и обучение с подкреплением. |
| An example of unsupervised dictionary learning is sparse coding, which aims to learn basis functions (dictionary elements) for data representation from unlabeled input data. | Примером словарного обучения без учителя служит разреженное кодирование, целью которого является изучение базисных функций (элементов словаря) для представления данных из непомеченных входных данных. |
| The goal of unsupervised feature learning is often to discover low-dimensional features that captures some structure underlying the high-dimensional input data. | Цель обучения признакам без учителя часто заключается в обнаружении признаков малой размерности, которые воспроизводят некоторую структуру лежащих в основе многомерных входных данных. |
| BIRCH (balanced iterative reducing and clustering using hierarchies) is an unsupervised data mining algorithm used to perform hierarchical clustering over particularly large data-sets. | Сбалансированное итеративное сокращение и кластеризация с помощью иерархий (BIRCH, англ. balanced iterative reducing and clustering using hierarchies) - это алгоритм интеллектуального анализа данных без учителя, используемый для осуществления иерархической кластеризации на наборах данных большого размера. |
| Semi-supervised learning falls between unsupervised learning (without any labeled training data) and supervised learning (with completely labeled training data). | Полуавтоматическое обучение занимает промежуточную позицию между обучением без учителя (без привлечения каких-либо размеченных данных для тренировки) и обучением с учителем (с привлечением лишь размеченных данных). |
| Unsupervised learning methods rely on knowledge about word senses, which is barely formulated in dictionaries and lexical databases. | Методы обучения без учителя опираются на знания, которые едва ли присутствуют в электронных словарях и других лингвистических электронных системах знаний. |
| Unsupervised anomaly detection techniques detect anomalies in an unlabeled test data set under the assumption that the majority of the instances in the data set are normal by looking for instances that seem to fit least to the remainder of the data set. | Техника выявления аномалий без учителя обнаруживает аномалии в непомеченных наборах тестовых данных при предположении, что большая часть набора данных нормальна, путём поиска представителей, которые меньше подходят к остальному набору данных. |
| It has been shown that a mainstream supervised learning technique trained exclusively with web data can obtain better results than all unsupervised WSD systems which participated at Senseval-2. | Также, было показано, что почти любая техника обучения с учителем, тренированная на автоматически полученных из интернета корпусах, превосходит все техники обучения без учителя, участвовавшие в Senseval-2. |
| However, research has shown that object categories and their locations in images can be discovered in an unsupervised manner as well. | Однако исследования показали, что категории объектов и их положение в изображениях могут быть обнаружены также с помощью обучения без учителя. |
| It has been successfully used on both supervised learning tasks (regression, classification and distance learning) and unsupervised learning (density estimation). | Оно было успешно использовано как в задачах обучения с учителем (регрессии, классификации и дистанционного обучения), так и задачах обучения без учителя (оценка плотности). |
| Semi-supervised learning with generative models can be viewed either as an extension of supervised learning (classification plus information about p (x) {\displaystyle p(x)}) or as an extension of unsupervised learning (clustering plus some labels). | Полуавтоматическое обучения с использованием генеративных подходов можно рассматривать либо как расширение обучения с учителем (классификация и информация о р (х) {\displaystyle p(x)}), или как расширение обучения без учителя (кластеризация и некоторые метки). |
| Unsupervised dictionary learning does not utilize data labels and exploits the structure underlying the data for optimizing dictionary elements. | Словарное обучение без учителя не использует пометку данных и пользуется структурой данных, лежащей в основе, для оптимизации элементов словаря. |
| In a comparative evaluation of unsupervised feature learning methods, Coates, Lee and Ng found that k-means clustering with an appropriate transformation outperforms the more recently invented auto-encoders and RBMs on an image classification task. | В сравнительной оценке методов обучения признакам без учителя Коутс, Ли и Ын нашли, что кластеризация к-средних с подходящим преобразованием превосходит позднее разработанные автокодировщики и ограниченные машины Больцмана на задачах классификации изображений. |
| Semi-supervised learning attempts to make use of this combined information to surpass the classification performance that could be obtained either by discarding the unlabeled data and doing supervised learning or by discarding the labels and doing unsupervised learning. | Цель полуавтоматической обучения заключается в том, чтобы использовать эту комбинированную информацию для достижения лучших результатов производительности классификации, которую можно получить или путем отбрасывания неразмеченных данных и использование обучения с учителем, или путем отбрасывания меток и использование обучения без учителя. |