كيف يتعامل التعلم الآلي (ML) مع مشكلة البيانات غير المنظمة (Unsupervised Learning)مثل الملاحة في مدينة كبيرة، مقارنة بالكمبيوتر المبرمج؟1. يخزن جميع المسارات الممكنة في قاعدة بيانات ويبحث فيها بشكل تدريجي 2. يقوم بتحديث البيانات كل دقائق قليلة لتغطية المدينة بأكملها قبل أي حساب 3. يجرب مسارات متعددة تدريجيًا مثل شجرة ويقارنها لتحديد الأقصر، دون الحاجة إلى قاعدة بيانات كاملة لجميع المسارات 4. يعتمد فقط على خريطة الشوارع الثابتة دون النظر إلى المتغيرات مثل الطقس أو الحوادث ، في التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)، يتعامل النظام مع البيانات غير المنظمة عن طريق استكشاف الأنماط والعلاقات بنفسه، مثل تجربة مسارات متعددة تدريجيًا ومقارنتها لتحديد الأفضل، دون الحاجة إلى قاعدة بيانات مسبقة تحتوي على جميع المسارات الممكنة.
اهلا بك من جديد في ساعــــدنــي ، عندما تتعب تذكّر هدفك النجاح يحتاج صبرًا وإصرارًا وكل مجهود تبذله اليوم سيصبح فخرًا غدًا.
سؤال :كيف يتعامل التعلم الآلي (ML) مع مشكلة البيانات غير المنظمة (Unsupervised Learning)مثل الملاحة في مدينة كبيرة، مقارنة بالكمبيوتر المبرمج؟1. يخزن جميع المسارات الممكنة في قاعدة بيانات ويبحث فيها بشكل تدريجي 2. يقوم بتحديث البيانات كل دقائق قليلة لتغطية المدينة بأكملها قبل أي حساب 3. يجرب مسارات متعددة تدريجيًا مثل شجرة ويقارنها لتحديد الأقصر، دون الحاجة إلى قاعدة بيانات كاملة لجميع المسارات 4. يعتمد فقط على خريطة الشوارع الثابتة دون النظر إلى المتغيرات مثل الطقس أو الحوادث ؟
إجابة الطالب هي:
يجرب مسارات متعددة تدريجيا مثل شجرة ويقارنها لتحديد الأقصر، دون الحاجة إلى قاعدة بیانات كاملة لجميع المسارات