T-분포 확률적 임베딩와 기계 학습

T-분포 확률적 임베딩와 기계 학습의 차이

T-분포 확률적 임베딩 vs. 기계 학습

t-분포 확률적 임베딩(t-SNE)은 데이터의 차원 축소에 사용되는 기계 학습 알고리즘 중 하나로, 제프리 힌튼에 의해 개발되었. 학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.

T-분포 확률적 임베딩와 기계 학습의 유사점

T-분포 확률적 임베딩와 기계 학습는 공통적으로 0 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서).

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T-분포 확률적 임베딩와 기계 학습에는 공통점이 있습니다
T-분포 확률적 임베딩와 기계 학습의 유사점은 무엇입니까

T-분포 확률적 임베딩와 기계 학습의 비교.

T-분포 확률적 임베딩에는 4 개의 관계가 있고 기계 학습에는 34 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 0을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 0.00%입니다 = 0 / (4 + 34).

참고 문헌

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