
英:/'ʌn'suːpəvaɪzd; ʌn'sjuː-/
adj. 无人监督的;无人管理的
Common sense and ability to work unsupervised.
在没有监督的情况下有能力并自觉工作。
There are actually two approaches to unsupervised learning.
非监督学习一般有两种思路。
When kids are unsupervised, you see an increase in injuries.
孩子不受监督时,你会看到伤害增加。
This is why you don't allow unsupervised babies near cat food.
这就是为什么你不会让小孩在没人管的时候靠近猫食的原因了。
But kids don't get to play outside and be unsupervised the way we used to.
但是现在的孩子们不再像我们以前那样能在外面玩并且不受监督了。
“unsupervised”是机器学习领域的专业术语,中文译为“无监督的”,指算法在训练过程中不依赖人工标注的标签或目标值,而是通过分析数据本身的特征和结构来发现隐藏模式。例如,Google Brain团队的研究表明,无监督学习能从海量未标注数据中提取抽象特征,为后续任务提供基础。
该概念的核心特点包括:
在自然语言处理中,无监督预训练模型(如BERT)通过预测掩码词汇学习语言结构,OpenAI的技术文档指出这显著提升了语义理解能力。
"unsupervised" 是机器学习领域的核心术语,其含义可从以下角度解析:
词源构成 由否定前缀 "un-" 和 "supervised"(监督的)组成,字面含义为"无监督的"。发音为 /ˌʌnsuːpərˈvaɪzd/。
技术定义 指算法通过未标注数据自主发现隐藏模式的过程。与有监督学习(需要人工标注的训练数据)形成对比,例如:
典型应用场景
核心优势 无需昂贵的数据标注成本,特别适合现实场景中海量无标签数据的处理。但需注意其局限性:发现的结构未必符合人类预设目标,常需结合半监督学习提升效果。
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