Pangajaran tanpa pengawasan nyaéta jenis pembelajaran mesin dimana algoritma dilatih pikeun ngaidentipikasi pola dina data tanpa pengawasan eksplisit. Gaussian Processes (GPs) mangrupikeun alat anu fleksibel pikeun analisis nonparametric kalayan kateupastian. Pangajaran tanpa pengawasan sareng prosés Gaussian mangrupikeun téknik anu ngagunakeun GP pikeun diajar pola dina data tanpa pengawasan eksplisit. Ieu mangrupikeun ideu konci Pangajaran tanpa pengawasan sareng prosés Gaussian: Ngabobolkeun sinyal kana komponén (masalah faktorisasi matriks) mangrupikeun masalah diajar anu umum. Analisis Komponén Prinsip (PCA) mangrupikeun téknik populér pikeun ngabobolkeun sinyal. Tujuan PCA nyaéta pikeun milarian sakumpulan vektor input dina ruang garis anu nyertakeun jumlah input anu langkung ageung dina data. GGP tiasa dianggo pikeun ngawengku fungsi data dina kerangka kerja anu sami. Nanging, urang tiasa ngalaksanakeun fungsi anu sanésna dumasar
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence