Multi-objetivo selección de características no supervisada y agrupación basada en la búsqueda de organismos simbióticos
Autores: AL-Gburi, Abbas Fadhil Jasim; Nazri, Mohd Zakree Ahmad; Yaakub, Mohd Ridzwan Bin; Alyasseri, Zaid Abdi Alkareem
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Multi-objetivo selección de características no supervisada y agrupación basada en la búsqueda de organismos simbióticos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Aprendizaje no supervisado
Selección de características
Análisis de datos
Algoritmos inspirados en la naturaleza
Problema multiobjetivo
Enfoque de agrupamiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje no supervisado en inteligencia artificial implica técnicas de aprendizaje automático que aprenden de datos sin supervisión humana. A diferencia del aprendizaje supervisado, los modelos de aprendizaje automático no supervisado trabajan con datos no etiquetados para descubrir patrones e ideas de forma independiente, sin orientación o instrucción explícita.
Descripción
El aprendizaje no supervisado en inteligencia artificial implica técnicas de aprendizaje automático que aprenden de datos sin supervisión humana. A diferencia del aprendizaje supervisado, los modelos de aprendizaje automático no supervisado trabajan con datos no etiquetados para descubrir patrones e ideas de forma independiente, sin orientación o instrucción explícita.