التعلم التمثيلي، المعروف أيضًا باسم التعلم التمثيلي، هو أسلوب يستخدم التعلم الآلي للحصول على تعبير متجه لكل كيان أو علاقة بحيث يمكن استخراج المعلومات المفيدة بسهولة أكبر عند بناء المصنفات أو المتغيرات التنبؤية الأخرى.

في التعلم الآلي، يعد التعلم التمثيلي تكاملاً تقنيًا لتعلم الميزات: أي تحويل البيانات الخام إلى نموذج يمكن استغلاله بواسطة التعلم الآلي. إنه يتجنب عملية الاستخراج اليدوي المملة للميزات ويسمح بتعلم كيفية استخدام الميزات أثناء إتقان طريقة الاستخراج.

تصنيف التعلم التمثيلي

هناك نوعان رئيسيان من التعلم التمثيلي: التعلم التمثيلي الخاضع للإشراف والتعلم التمثيلي غير الخاضع للإشراف.

• التعلم التمثيلي الخاضع للإشراف: يتم استخدام البيانات المصنفة كخصائص للتعلم، مثل الشبكات العصبية، والمدركات متعددة الطبقات، والتعلم القاموسي الخاضع للإشراف؛
• التعلم التمثيلي غير الخاضع للإشراف: يتم استخدام البيانات غير المسمىة كميزات للتعلم، مثل التعلم القاموسي غير الخاضع للإشراف، وتحليل المكونات المستقلة، والترميز التلقائي، وتحليل المصفوفة، وتحليل المجموعة واختلافاتها.

كلمات الوالدين/الكلمات ذات الصلة: التعلم الآلي