Model nienadzorowany w uczeniu maszynowym nie wymaga oznakowanych danych do szkolenia, ponieważ ma na celu znalezienie wzorców i relacji w danych bez wstępnie zdefiniowanych etykiet. Chociaż uczenie się bez nadzoru nie obejmuje wykorzystania oznakowanych danych, model nadal musi przejść proces szkolenia, aby poznać podstawową strukturę danych i wydobyć znaczące spostrzeżenia. Proces uczenia się bez nadzoru obejmuje techniki takie jak grupowanie, redukcja wymiarowości i wykrywanie anomalii.
Algorytmy grupowania, takie jak grupowanie K-średnich lub grupowanie hierarchiczne, są powszechnie stosowane w uczeniu się bez nadzoru w celu grupowania podobnych punktów danych na podstawie ich cech. Algorytmy te pomagają modelowi identyfikować wzorce i struktury w danych poprzez podzielenie danych na klastry. Na przykład podczas segmentacji klientów algorytmy grupowania mogą grupować klientów na podstawie ich zachowań zakupowych lub informacji demograficznych, umożliwiając firmom kierowanie reklam do określonych segmentów klientów za pomocą dostosowanych strategii marketingowych.
Techniki redukcji wymiarowości, takie jak analiza głównych składowych (PCA) lub t-SNE, są również niezbędne w uczeniu się bez nadzoru, aby zmniejszyć liczbę cech danych przy jednoczesnym zachowaniu ich podstawowej struktury. Zmniejszając wymiarowość danych, techniki te pomagają modelowi wizualizować i interpretować złożone relacje w danych. Na przykład w przetwarzaniu obrazu redukcję wymiarowości można zastosować do kompresji obrazów przy jednoczesnym zachowaniu ważnych informacji wizualnych, co ułatwia analizę i przetwarzanie dużych zbiorów danych.
Wykrywanie anomalii to kolejne ważne zastosowanie uczenia się bez nadzoru, w którym model identyfikuje wartości odstające lub nietypowe wzorce w danych, które odbiegają od normalnego zachowania. Algorytmy wykrywania anomalii, takie jak Isolation Forest lub One-Class SVM, służą do wykrywania oszukańczych działań w transakcjach finansowych, włamań do sieci w zakresie cyberbezpieczeństwa lub awarii sprzętu w konserwacji predykcyjnej. Algorytmy te uczą się normalnych wzorców w danych podczas uczenia i oznaczają wystąpienia, które nie są zgodne z tymi wzorcami, jako anomalie.
Chociaż modele uczenia się bez nadzoru nie wymagają oznakowanych danych do szkolenia, nadal przechodzą proces szkolenia, aby poznać podstawową strukturę danych i wydobyć cenne spostrzeżenia za pomocą technik takich jak grupowanie, redukcja wymiarowości i wykrywanie anomalii. Wykorzystując algorytmy uczenia się bez nadzoru, firmy i organizacje mogą odkrywać ukryte wzorce w swoich danych, podejmować świadome decyzje i zdobywać przewagę konkurencyjną w dzisiejszym świecie opartym na danych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning