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Qual é a diferença entre aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada?
A aprendizagem supervisionada requer supervisão humana, enquanto a aprendizagem não supervisionada não.
A aprendizagem supervisionada usa sempre um otimizador, mas a aprendizagem não supervisionada nunca o faz.
A aprendizagem supervisionada treina um modelo comparando estimativas com respostas corretas. A função de custo para a aprendizagem não supervisionada não precisa de respostas corretas.
Qual é o papel da função de custo na aprendizagem supervisionada?
Maximizar o custo para que o objetivo seja alcançado.
Calcular o custo comparando estimativas com respostas corretas.
Para atualizar os parâmetros do modelo.
Como o gradiente descendente sabe atualizar os parâmetros?
Ele compara os custos de várias combinações de parâmetros e, em seguida, seleciona a melhor opção.
Ele usa uma compreensão interna da relação entre recursos e rótulos para fazer escolhas inteligentes.
Ele usa o cálculo para estimar a inclinação da função de custo.
Por que muitas funções de custo estão disponíveis?
É necessária uma função de custo única para cada moeda processada ou sistema bancário.
As funções de custo ajudam os modelos a processar dados e muitos tipos de modelo estão disponíveis.
Diferentes funções de custo podem chegar a respostas diferentes, e o que é melhor depende do objetivo.
Porque é que a taxa de aprendizagem é importante?
Acelera ou abranda o treino.
Se a taxa de aprendizagem for muito grande ou muito pequena, isso pode impedir que um modelo seja treinado de forma ideal.
Ambas as opções estão corretas.
Tem de responder a todas as questões antes de verificar o seu trabalho.
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