A gépi tanulás felügyelet nélküli modelljéhez nincs szükség címkézett adatokra a betanításhoz, mivel célja az adatokon belüli minták és kapcsolatok keresése előre meghatározott címkék nélkül. Bár a felügyelet nélküli tanulás nem foglalja magában a címkézett adatok használatát, a modellnek továbbra is át kell esnie egy betanítási folyamaton, hogy megtanulja az adatok mögöttes szerkezetét, és értelmes betekintést nyerjen. A felügyelet nélküli tanulás képzési folyamata olyan technikákat foglal magában, mint a klaszterezés, a dimenziócsökkentés és az anomáliák észlelése.
A fürtözési algoritmusokat, például a K-közép klaszterezést vagy a hierarchikus klaszterezést gyakran használják a felügyelet nélküli tanulásban a hasonló adatpontok jellemzőik alapján történő csoportosítására. Ezek az algoritmusok segítik a modellt az adatokon belüli minták és struktúrák azonosításában az adatok klaszterekbe történő particionálásával. Például a vevőszegmentálás során a klaszterező algoritmusok csoportosíthatják az ügyfeleket vásárlási viselkedésük vagy demográfiai információik alapján, így a vállalkozások személyre szabott marketingstratégiákkal megcélozhatják az adott ügyfélszegmenseket.
A dimenziócsökkentő technikák, mint például a főkomponens-elemzés (PCA) vagy a t-SNE, szintén nélkülözhetetlenek a felügyelet nélküli tanulásban, hogy csökkentsék az adatok jellemzőinek számát, miközben megőrzik az alapstruktúrát. Az adatok dimenziósságának csökkentésével ezek a technikák segítik a modellt az adatokon belüli összetett kapcsolatok megjelenítésében és értelmezésében. Például a képfeldolgozás során a méretcsökkentést felhasználhatjuk képek tömörítésére, miközben megőrizzük a fontos vizuális információkat, megkönnyítve ezzel a nagy adathalmazok elemzését és feldolgozását.
Az anomáliák észlelése a felügyelet nélküli tanulás másik fontos alkalmazása, ahol a modell kiugró értékeket vagy szokatlan mintákat azonosít az adatokban, amelyek eltérnek a normál viselkedéstől. Az anomália-észlelő algoritmusok, például az Isolation Forest vagy az One-Class SVM, a pénzügyi tranzakciók során elkövetett csaló tevékenységek, a kiberbiztonsági hálózatba való behatolások vagy a prediktív karbantartás során a berendezés meghibásodásának észlelésére szolgálnak. Ezek az algoritmusok megtanulják az adatok normál mintáit a betanítás során, és anomáliákként jelzik azokat a példányokat, amelyek nem felelnek meg ezeknek a mintáknak.
Bár a nem felügyelt tanulási modellek nem igényelnek címkézett adatokat a betanításhoz, mégis átesnek egy betanítási folyamaton, hogy megtanulják az adatok mögöttes szerkezetét, és értékes betekintést nyerjenek olyan technikák révén, mint a klaszterezés, a dimenziócsökkentés és az anomáliák észlelése. A felügyelet nélküli tanulási algoritmusok kihasználásával a vállalkozások és szervezetek felfedhetik adataik rejtett mintáit, megalapozott döntéseket hozhatnak, és versenyelőnyre tehetnek szert a mai adatközpontú világban.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben