Model bez nadzora u strojnom učenju ne zahtijeva označene podatke za obuku jer ima za cilj pronaći obrasce i odnose unutar podataka bez unaprijed definiranih oznaka. Iako učenje bez nadzora ne uključuje korištenje označenih podataka, model ipak treba proći proces obuke kako bi naučio temeljnu strukturu podataka i izvukao značajne uvide. Proces obuke u nenadziranom učenju uključuje tehnike kao što su grupiranje, smanjenje dimenzionalnosti i otkrivanje anomalija.
Algoritmi grupiranja, kao što je klasteriranje K-srednjih vrijednosti ili hijerarhijsko klasteriranje, obično se koriste u nenadziranom učenju za grupiranje sličnih podatkovnih točaka zajedno na temelju njihovih značajki. Ovi algoritmi pomažu modelu identificirati obrasce i strukture unutar podataka particioniranjem podataka u klastere. Na primjer, u segmentaciji kupaca, algoritmi grupiranja mogu grupirati kupce na temelju njihovog ponašanja pri kupnji ili demografskih podataka, omogućujući tvrtkama da ciljaju određene segmente kupaca prilagođenim marketinškim strategijama.
Tehnike smanjenja dimenzionalnosti, kao što je analiza glavnih komponenti (PCA) ili t-SNE, također su bitne u učenju bez nadzora kako bi se smanjio broj značajki u podacima uz očuvanje njihove osnovne strukture. Smanjenjem dimenzionalnosti podataka, ove tehnike pomažu modelu vizualizirati i interpretirati složene odnose unutar podataka. Na primjer, u obradi slike, smanjenje dimenzionalnosti može se koristiti za komprimiranje slika uz zadržavanje važnih vizualnih informacija, što olakšava analizu i obradu velikih skupova podataka.
Otkrivanje anomalija još je jedna važna primjena nenadziranog učenja, gdje model identificira odstupanja ili neobične obrasce u podacima koji odstupaju od normalnog ponašanja. Algoritmi za otkrivanje anomalija, kao što su Isolation Forest ili One-Class SVM, koriste se za otkrivanje lažnih aktivnosti u financijskim transakcijama, mrežnih upada u kibersigurnosti ili kvarova opreme u prediktivnom održavanju. Ovi algoritmi uče normalne obrasce u podacima tijekom obuke i označavaju instance koje nisu u skladu s tim uzorcima kao anomalije.
Iako modeli učenja bez nadzora ne zahtijevaju označene podatke za obuku, oni ipak prolaze kroz proces obuke kako bi naučili temeljnu strukturu podataka i izvukli vrijedne uvide kroz tehnike kao što su grupiranje, smanjenje dimenzionalnosti i otkrivanje anomalija. Korištenjem algoritama za učenje bez nadzora, tvrtke i organizacije mogu otkriti skrivene obrasce u svojim podacima, donositi informirane odluke i steći konkurentsku prednost u današnjem svijetu vođenom podacima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning