Learning without a teacher: Estimation is more difficult because there are no known labels to compare.ークラスタリングのークラスタリングのークラスタリング：ークラスタリングのークラスタリングはークラスタリングのークラスタリングはークラスタリングのークラスタリング。
Both types of learning have their applications in machine learning, and the choice between them depends on the specific task and the available data.、ー時にはー 時にはー時にはー
心の中はわからない。またナンセンスなだけだ
どうしてそわそわしているんだ？
緑の線はトレース、赤い線は検証。そして赤丸のマークは、検証誤差グラフが下降から上昇に変わる場所、Global Extremeです！- そこでトレーニングを中止しなければならない。私の質問に対する簡単な答えがわかっただろうか？どのような学習も、大域的極限の探索を伴う最適化の本質である。どんなMO法も、まさにこのことに還元される。ある評価関数を大域的な極値（損失関数の最小化または評価関数の最大化）に最適化することだ。しかし、あなたは最適化者ではありません。 たとえあなたがそれを意図的に行わなくても、MO法はあなたのためにそれを行います。
ティーチャーがマーキングの対義語であるというサンシュの間違った解釈を、誰もが確認しているのだろうか？
いいえ、それらは同じではありません。
マークが教師として機能することはあるが、それはタスクによる。しかし、両者の間に明確な同義語を置くことは不可能だ。
なぜそわそわしているのか？
緑の線はトレース、赤い線は検証。そして赤い丸印は、検証誤差グラフが下降から上昇に変わる場所、これがグローバル・エクストリームです！- これがGlobal Extremeだ！ここでトレーニングを止めなければならない。私の質問に対する簡単な答えがわかっただろうか？どのような学習も、大域的極限の探索を伴う最適化の本質である。どんなMO法も、まさにこのことに還元される。ある評価関数を大域的な極値（損失関数の最小化または評価関数の最大化）に最適化することだ。しかし、あなたは最適化者ではありません。 たとえあなたがそれを意図的に行わなくても、MO法はあなたのためにそれを行うのです。
タスクの例
モデルの評価
Both types of learning have their applications in machine learning, and the choice between them depends on the specific task and the available data.、ー時にはー 時にはー時にはー
明らかに何かが起きている。
定義に戻る。
P.Z.
終わりまであと少し。
はぁ。誰かがひらめいたようだ！
確かに似ているが、MOではこのグラフが示すものも意味するものも違うんだ))
どうにかしてそのことに気づいていないかと思ったのですが......)
これは再学習されたモデルのグラフです。
なぜ "私の "なのか？みんなそうなんだ。赤丸の後もトレーニングを続けると、オーバートレーニングのモデルになってしまう。そのため、有効性が数回の繰り返しで大きくなり始めるまで数回繰り返し、トレーニングを中止し、赤い円がグローバルな極値である結果を選択します。その結果を2回、3回、4回と繰り返していくこともできますが、本質は変わりません。
...
これはトレインと検証のグラフだ。複雑さは関係ない。MOで何をするにしても、あなたはグローバルな極限を求めている。
円の前に再トレーニングされたモデルを手に入れた。
もういい、あなたは完全に吹っ切れた。その逆を証明するのなら、片言のフレーズではなく、図面や説明を使って証明してください。