What is Unsupervised Learning? Definition | AI Understanding

Définition

Modèles d'apprentissage à partir de données non étiquetées sans résultats cibles explicites.

Termes associés

Apprentissage continu

Des approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.

Étiquetage des données

Processus d'attribution de balises ou de sorties cibles à des données brutes pour un apprentissage supervisé.

Apprentissage automatique (ML)

Méthodes qui permettent aux systèmes d’apprendre des modèles à partir des données et de s’améliorer au fil du temps.

Apprentissage auto-supervisé

Apprendre des représentations à partir de données non étiquetées en prédisant les pièces masquées ou transformées.

Biais algorithmique

Iniquité systématique dans les résultats du modèle causée par des données, des hypothèses ou des choix de modélisation biaisés.

Apprentissage en contexte

Capacité d'un modèle à suivre des modèles à partir d'exemples fournis directement dans l'invite.

Apprenez-en davantage dans nos guides gratuits

Deep Learning Reinforcement Learning Machine Learning Basics Supervised Learning

Voir aussi

Training Loss Validation Set Transformer Vector Database Transfer Learning Vision-Language Model (VLM)Top-p (Nucleus) Sampling Weak Supervision

Parcourez le glossaire complet de l'IA Explorez tous les guides gratuits sur l'IA