pembelajaran non-dipantau nyaéta jenis pembelajaran mesin di mana algoritma teu disadiakeun data anu dilabél. Gantina, éta kedah ngaidentipikasi pola sareng hubungan dina data nyalira. prosés Gaussian mangrupikeun kerangka matématika anu kuat anu tiasa dianggo pikeun modél hubungan anu rumit, nonlinear antara variabel. Gagasan konci pembelajaran non-dipantau sareng prosés Gaussian nyaéta ngagunakeun prosés Gaussian pikeun diajar struktur data dina cara anu teu diawasi. Ieu dilakukeun ku modél data salaku fungsi anu ditarik tina distribusi fungsi anu konsisten sareng data anu diamati. Perbandingan fungsi ditetepkeun ku hubungan distribusi sateuacanna, anu mangrupikeun Gaussian. Ku ngagunakeun prosés Gaussian pikeun modél hubungan sateuacanna, urang tiasa néwak hubungan anu rumit, nonlinear antara fungsi. Ieu ngamungkinkeun urang pikeun mendakan data dina prosés anu rumit pikeun ngaidentipikasi variabel tradisional sareng prosés anu rumit. Ku ngagunakeun modél
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence