Nenadzorovani model v strojnem učenju ne zahteva označenih podatkov za usposabljanje, saj želi najti vzorce in razmerja znotraj podatkov brez vnaprej določenih oznak. Čeprav nenadzorovano učenje ne vključuje uporabe označenih podatkov, mora model še vedno opraviti proces usposabljanja, da se nauči osnovne strukture podatkov in pridobi pomembne vpoglede. Proces usposabljanja pri nenadzorovanem učenju vključuje tehnike, kot so združevanje v gruče, zmanjšanje dimenzionalnosti in zaznavanje anomalij.
Algoritmi združevanja v gruče, kot je združevanje v gruče K-means ali hierarhično združevanje v gruče, se običajno uporabljajo pri nenadzorovanem učenju za združevanje podobnih podatkovnih točk skupaj na podlagi njihovih značilnosti. Ti algoritmi pomagajo modelu prepoznati vzorce in strukture v podatkih tako, da jih razdelijo v gruče. Na primer, pri segmentaciji kupcev lahko algoritmi za združevanje strank združijo v skupine na podlagi njihovega nakupovalnega vedenja ali demografskih podatkov, kar podjetjem omogoča ciljanje na specifične segmente strank s prilagojenimi tržnimi strategijami.
Tehnike zmanjševanja dimenzionalnosti, kot je analiza glavnih komponent (PCA) ali t-SNE, so prav tako bistvene pri nenadzorovanem učenju za zmanjšanje števila funkcij v podatkih, hkrati pa ohranjajo njihovo osnovno strukturo. Z zmanjšanjem dimenzionalnosti podatkov te tehnike pomagajo modelu vizualizirati in interpretirati kompleksna razmerja znotraj podatkov. Na primer, pri obdelavi slik se lahko zmanjšanje dimenzionalnosti uporabi za stiskanje slik, hkrati pa ohrani pomembne vizualne informacije, kar olajša analizo in obdelavo velikih naborov podatkov.
Zaznavanje anomalij je še ena pomembna uporaba nenadzorovanega učenja, kjer model identificira izstopajoče vrednosti ali nenavadne vzorce v podatkih, ki odstopajo od običajnega vedenja. Algoritmi za odkrivanje nepravilnosti, kot sta Isolation Forest ali One-Class SVM, se uporabljajo za odkrivanje goljufivih dejavnosti v finančnih transakcijah, vdorov v omrežje v kibernetski varnosti ali okvar opreme pri predvidenem vzdrževanju. Ti algoritmi se med usposabljanjem naučijo običajnih vzorcev v podatkih in označijo primerke, ki niso v skladu s temi vzorci, kot nepravilnosti.
Čeprav modeli nenadzorovanega učenja ne zahtevajo označenih podatkov za usposabljanje, so še vedno podvrženi procesu usposabljanja, da se naučijo osnovne strukture podatkov in pridobijo dragocene vpoglede s tehnikami, kot so združevanje v gruče, zmanjšanje dimenzionalnosti in zaznavanje nepravilnosti. Z uporabo algoritmov za nenadzorovano učenje lahko podjetja in organizacije odkrijejo skrite vzorce v svojih podatkih, sprejemajo premišljene odločitve in pridobijo konkurenčno prednost v današnjem svetu, ki temelji na podatkih.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning