Един неконтролиран модел в машинното обучение не изисква етикетирани данни за обучение, тъй като има за цел да намери модели и връзки в данните без предварително дефинирани етикети. Въпреки че обучението без надзор не включва използването на етикетирани данни, моделът все още трябва да премине процес на обучение, за да научи основната структура на данните и да извлече значими прозрения. Процесът на обучение при обучение без надзор включва техники като групиране, намаляване на размерността и откриване на аномалии.
Алгоритмите за клъстериране, като клъстериране с K-средства или йерархично клъстериране, обикновено се използват при неконтролирано обучение за групиране на подобни точки от данни заедно въз основа на техните характеристики. Тези алгоритми помагат на модела да идентифицира модели и структури в данните, като разделя данните на клъстери. Например, при сегментирането на клиенти, алгоритмите за групиране могат да групират клиенти въз основа на тяхното поведение при покупка или демографска информация, позволявайки на бизнеса да се насочи към специфични клиентски сегменти с персонализирани маркетингови стратегии.
Техниките за намаляване на размерността, като например анализ на главните компоненти (PCA) или t-SNE, също са от съществено значение при неконтролирано обучение, за да се намали броят на характеристиките в данните, като същевременно се запази тяхната основна структура. Чрез намаляване на размерността на данните, тези техники помагат на модела да визуализира и интерпретира сложни връзки в данните. Например при обработката на изображения намаляването на размерите може да се използва за компресиране на изображения, като същевременно се запазва важна визуална информация, което улеснява анализирането и обработката на големи набори от данни.
Откриването на аномалии е друго важно приложение на обучението без надзор, при което моделът идентифицира отклонения или необичайни модели в данните, които се отклоняват от нормалното поведение. Алгоритмите за откриване на аномалии, като Isolation Forest или One-Class SVM, се използват за откриване на измамни дейности във финансови транзакции, мрежови прониквания в киберсигурността или повреди на оборудването при предсказуема поддръжка. Тези алгоритми научават нормалните модели в данните по време на обучение и маркират случаите, които не съответстват на тези модели, като аномалии.
Въпреки че моделите за обучение без надзор не изискват обозначени данни за обучение, те все още преминават процес на обучение, за да научат основната структура на данните и да извлекат ценни прозрения чрез техники като групиране, намаляване на размерността и откриване на аномалии. Чрез използване на алгоритми за обучение без надзор, фирмите и организациите могат да разкрият скрити модели в своите данни, да вземат информирани решения и да получат конкурентно предимство в днешния свят, управляван от данни.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning