非監督式模型

2024 iThome 鐵人賽

DAY 15

AI/ ML & Data

從資料處理到深度學習系列第 15 篇

16th鐵人賽

evalin1214

2024-09-26 21:56:18

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今天是第15天，今天討論的是評估非監督模型，在這個過程充滿了很多的挑戰，由於這類模型無需標籤數據進行訓練，難以直接評估其準確性，常見的評估方法包括聚類、降維、密度估計等等，且多依賴於間接指標，如模型的內部一致性或是外部參考的真實分布。此外，視覺化技術，有助於理解模型所學到的模式，評估過程中，需謹慎考慮數據的噪音以及異常值對結果的影響，總體來說，非監督模型的評估需要依賴多角度的綜合分析。