Un model nesupravegheat în învățarea automată nu necesită date etichetate pentru antrenament, deoarece își propune să găsească modele și relații în cadrul datelor fără etichete predefinite. Deși învățarea nesupravegheată nu implică utilizarea datelor etichetate, modelul trebuie totuși să treacă printr-un proces de instruire pentru a învăța structura de bază a datelor și pentru a extrage perspective semnificative. Procesul de instruire în învățarea nesupravegheată implică tehnici precum gruparea, reducerea dimensionalității și detectarea anomaliilor.
Algoritmii de grupare, cum ar fi gruparea K-means sau gruparea ierarhică, sunt utilizați în mod obișnuit în învățarea nesupravegheată pentru a grupa puncte de date similare în funcție de caracteristicile lor. Acești algoritmi ajută modelul să identifice modele și structuri în cadrul datelor prin partiționarea datelor în clustere. De exemplu, în segmentarea clienților, algoritmii de grupare pot grupa clienții pe baza comportamentului lor de cumpărare sau a informațiilor demografice, permițând companiilor să vizeze segmente specifice de clienți cu strategii de marketing personalizate.
Tehnicile de reducere a dimensionalității, cum ar fi Analiza componentelor principale (PCA) sau t-SNE, sunt, de asemenea, esențiale în învățarea nesupravegheată pentru a reduce numărul de caracteristici din date, păstrând în același timp structura de bază. Prin reducerea dimensionalității datelor, aceste tehnici ajută modelul să vizualizeze și să interpreteze relații complexe din cadrul datelor. De exemplu, în procesarea imaginilor, reducerea dimensionalității poate fi utilizată pentru a comprima imaginile, păstrând în același timp informații vizuale importante, facilitând analiza și procesarea unor seturi mari de date.
Detectarea anomaliilor este o altă aplicație importantă a învățării nesupravegheate, în care modelul identifică valori aberante sau modele neobișnuite în date care deviază de la comportamentul normal. Algoritmii de detectare a anomaliilor, cum ar fi Isolation Forest sau One-Class SVM, sunt utilizați pentru a detecta activități frauduloase în tranzacțiile financiare, intruziunile în rețea în securitatea cibernetică sau defecțiunile echipamentelor în întreținerea predictivă. Acești algoritmi învață tiparele normale din date în timpul antrenamentului și semnalează instanțe care nu se conformează acestor tipare ca anomalii.
Deși modelele de învățare nesupravegheate nu necesită date etichetate pentru instruire, ele sunt încă supuse unui proces de instruire pentru a învăța structura de bază a datelor și pentru a extrage informații valoroase prin tehnici precum gruparea, reducerea dimensionalității și detectarea anomaliilor. Folosind algoritmi de învățare nesupravegheați, companiile și organizațiile pot descoperi tipare ascunse în datele lor, pot lua decizii informate și pot obține un avantaj competitiv în lumea actuală bazată pe date.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning