Supervizované učení využívá označená data k predikci výstupních proměnných, zatímco nesupervizované odhaluje strukturu neoznačených dat. Obě metody mají odlišné cíle,…
Číst
Supervizované a nesupervizované učení: Rozdíly v tréninkových datech
Supervizované učení využívá párovaná data se štítky k predikci výstupních proměnných, zatímco nesupervizované učení odhaluje strukturu nevštítkovaných dat. Obě metody…
Číst
