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).
Systémy rozpoznávání vzorů se odstraňují z označených "tréninkových" dat.
Co můžeme vyvodit o tvrzení "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).", pokud jsou důkazy "Systémy rozpoznávání vzorů se odstraňují z označených "tréninkových" dat."?

Možnosti: 

 - podporováno

 - vyvráceno

 - nedostatek informací
vyvráceno
Co můžeme vyvodit o tvrzení "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).", pokud jsou důkazy "Systémy rozpoznávání vzorů se odstraňují z označených "tréninkových" dat."?

Možnosti: 

 - podporováno

 - vyvráceno

 - nedostatek informací
user
vyvráceno
assistant