Translation of "unsupervised classification" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Classification - translation :
Examples (External sources, not reviewed)
| Classification | クラス分け |
| So, what is unsupervised learning? | この講義の始めの所で |
| I briefly talked about unsupervised | 簡単に述べたけど |
| In contrast, in the unsupervised | 関連したラベルが無い |
| learning problem, called Unsupervised Learning. | 前のビデオで教師あり学習についてお話しました |
| So, that's it for Unsupervised | 学習です 次の |
| linear regression for classification problems. | ここに もう一つ |
| For classification, we know that | Yが0か1なのはあらかじめ分かっている |
| Earlier, we talked about emails, spam classification as an example of a classification problem. | 分類問題の例だと 言ったと思います 他の例としては オンライの売買を分類する などが考えられる |
| Is that supervised, unsupervised or reinforcement? | 次の例は星のスペクトル放射分析をして |
| In observing, we apply unsupervised learning techniques. | 人工知能のとても大きな未解決問題の1つは |
| In unsupervised learning we're just given data. | このようなデータ行列があり それぞれの項目がN個の素性を持っています |
| Now this is a really complicated unsupervised | 教師あり学習として 正解の信号を必要としませんが |
| Would that be supervised, unsupervised or reinforcement? | データは次のように構成されています |
| Is that supervised, unsupervised or reinforcement learning? | 最後にエレベータの制御装置の問題です |
| And this will be our first type of unsupervised learning, although there will be other types of unsupervised | 最初の例となるだろう 他の種類の教師なし学習 それはあとで扱うが |
| Here are some examples of classification problems. | 以前に メールのスパム分類を |
| Today we'll talk about classification versus regression. | 回帰について説明します 分類では出力結果は二者択一か 決まった種類になります |
| There are many other examples of unsupervised learning. | 早速お見せしましょう |
| Tagging is a cooperative infrastructure answer to classification. | この講演を去年やっていたとしたら |
| Our example so far was one of classification. | 分類の特徴は 目標のラベルや分類が離散的だという点です |
| Regression problems are fundamentally different from classification problems. | 例えば今まで見てきたベイジアンネットワークでは |
| Let's say we're using the tumor classification example. | 特徴ベクトル X が |
| So, how do we develop a classification algorithm? | ここにあるのは |
| The second type of classification problem we'll consider will be multiclass classification problem where we may have k distinct classes. | マルチクラスの分類問題だ それは K個の異なる分類がある問題 前の例だと |
| Narrator So welcome to the class on unsupervised learning. | これまでは目標ラベルが与えられた 教師あり学習について話してきました |
| Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised. | 次の日からは回答にひどい言葉が混じり始めました |
| We're going to consider two types of classification problems. | 一つ目はバイナリ分類 |
| So one of the fascinating, unsolved, unsupervised learning tasks is | これらの数千億の画像をデータセットとして 家やレーンマーカー |
| Clustering. Clustering is the most basic form of unsupervised learning. | 関連性の高い2つの アルゴリズムについて説明します |
| Narrator So to start with some lingo about unsupervised learning. | 確率論者としてこのデータを見ると |
| Unsupervised learning can be applied to find structure and data. | その中でも私が魅力的だと思う構造は ブラインド信号源分離です |
| So to me, unsupervised is the method of the future. | もっとも面白いリサーチトピックの1つは |
| Now, in 1970s, Bautz and Morgan introduced a different classification. | これは実の所 本質的にはクラスタの性質に基づいた物では無く |
| That we could create a classification of the mental illnesses. | その因果関係を理解することもできました |
| In between, there are techniques that do both supervised and unsupervised. | 半教師ありと自己管理です |
| Unsupervised Learning or clustering is used for a bunch of other applications. | 大規模なコンピュータ クラスターを整理するために使われています |
| The main two types are what we call supervised learning and unsupervised | 学習です これらの用語の意味については 次回以降のビデオで定義していきます しかし |
| You just made it through the unsupervised learning section of this class. | 皆さんは多くを学んだはずです |
| But what you find is this is different from classification as before. | これは高価または安価といった 二値の概念とは異なります |
| So, that's clustering which is our first example of an unsupervised learning algorithm. | 我らの最初の教師なし学習の例となる アルゴリズムだ 次のビデオでは 具体的なクラスタリングアルゴリズムについて |
| Unsupervised Learning algorithm might decide that the data lives in two different clusters. | データが二つの異なるクラスターに属すると結論するかもしれません ここに一つのクラスターがあり |
| I'd like to say a few final words about supervised versus unsupervised learning. | 両方の場合でデータを提供しましたが 一方はラベルありで |
| Support vector machines are supervised learning models used for classification and regression analysis. | サポートベクターマシンとは 教師あり学習モデルであり 判別分析や回帰分析に用いられる |
| This is from the classification case, except this time the Ys are continuous. | xをyに移す関数を見つけます |
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