Rozpoznávání vzorů je odvětví strojového učení, které se zaměřuje na rozpoznávání vzorů a pravidelností v datech, i když je v některých případech považováno téměř za synonymum strojového učení. Systémy rozpoznávání vzorů jsou v mnoha případech trénovány z označených "tréninkových" dat (učení pod dohledem), ale pokud nejsou k dispozici označená data, lze k odhalení dosud neznámých vzorů použít jiné algoritmy (učení bez dohledu). Strojové učení je běžný termín pro metody učení s dohledem a pochází z umělé inteligence, zatímco KDD a data mining se více zaměřují na metody bez dohledu a mají silnější vazbu na obchodní využití. U rozpoznávání vzorů může být větší zájem o formalizaci, vysvětlení a vizualizaci vzoru, zatímco strojové učení se tradičně zaměřuje na maximalizaci míry rozpoznání.
Rozpoznávání vzorů využívá nekontrolované učení k objevování dosud neznámých vzorů.
Rozpoznávání vzorů je odvětví strojového učení, které se zaměřuje na rozpoznávání vzorů a pravidelností v datech, i když je v některých případech považováno téměř za synonymum strojového učení. Systémy rozpoznávání vzorů jsou v mnoha případech trénovány z označených "tréninkových" dat (učení pod dohledem), ale pokud nejsou k dispozici označená data, lze k odhalení dosud neznámých vzorů použít jiné algoritmy (učení bez dohledu). Strojové učení je běžný termín pro metody učení s dohledem a pochází z umělé inteligence, zatímco KDD a data mining se více zaměřují na metody bez dohledu a mají silnější vazbu na obchodní využití. U rozpoznávání vzorů může být větší zájem o formalizaci, vysvětlení a vizualizaci vzoru, zatímco strojové učení se tradičně zaměřuje na maximalizaci míry rozpoznání.

Na základě výše uvedeného odstavce s důkazy, co můžeme vyvodit o tvrzení "Rozpoznávání vzorů využívá nekontrolované učení k objevování dosud neznámých vzorů."?

Možnosti: 

 - podporováno

 - vyvráceno

 - nedostatek informací
podporováno
Rozpoznávání vzorů je odvětví strojového učení, které se zaměřuje na rozpoznávání vzorů a pravidelností v datech, i když je v některých případech považováno téměř za synonymum strojového učení. Systémy rozpoznávání vzorů jsou v mnoha případech trénovány z označených "tréninkových" dat (učení pod dohledem), ale pokud nejsou k dispozici označená data, lze k odhalení dosud neznámých vzorů použít jiné algoritmy (učení bez dohledu). Strojové učení je běžný termín pro metody učení s dohledem a pochází z umělé inteligence, zatímco KDD a data mining se více zaměřují na metody bez dohledu a mají silnější vazbu na obchodní využití. U rozpoznávání vzorů může být větší zájem o formalizaci, vysvětlení a vizualizaci vzoru, zatímco strojové učení se tradičně zaměřuje na maximalizaci míry rozpoznání.

Na základě výše uvedeného odstavce s důkazy, co můžeme vyvodit o tvrzení "Rozpoznávání vzorů využívá nekontrolované učení k objevování dosud neznámých vzorů."?

Možnosti: 

 - podporováno

 - vyvráceno

 - nedostatek informací
user
podporováno
assistant