무엇입니까? 자기 지도 학습?

명시적인 목표 출력 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 학습합니다.

데이터가 어디서 왔는지, 어떻게 변환되었는지, 어디에 사용되었는지에 대한 기록입니다.

상호작용이나 자체 복사본과의 경쟁을 통해 데이터를 생성하여 모델을 개선하는 교육 설정입니다.

모델이 사전 지식을 잊지 않고 새로운 데이터로부터 계속 학습할 수 있도록 하는 훈련 접근 방식입니다.

지도 학습을 위해 원시 데이터에 태그 또는 대상 출력을 할당하는 프로세스입니다.

텍스트 쿼리에서 사용자의 목적을 예측하여 올바르게 라우팅합니다.