Nepārraudzītam mašīnmācības modelim apmācībai nav nepieciešami marķēti dati, jo tā mērķis ir atrast modeļus un attiecības datos bez iepriekš definētām etiķetēm. Lai gan neuzraudzīta mācīšanās neietver marķētu datu izmantošanu, modelim joprojām ir jāveic apmācības process, lai uzzinātu datu pamatā esošo struktūru un gūtu nozīmīgus ieskatus. Apmācības process bez uzraudzības apmācībā ietver tādas metodes kā klasteru veidošana, dimensiju samazināšana un anomāliju noteikšana.
Klasterizācijas algoritmi, piemēram, K-means klasterizācija vai hierarhiskā klasterizācija, parasti tiek izmantoti bez uzraudzības apmācībā, lai grupētu līdzīgus datu punktus, pamatojoties uz to iezīmēm. Šie algoritmi palīdz modelim identificēt modeļus un struktūras datos, sadalot datus klasteros. Piemēram, klientu segmentācijā klasterizācijas algoritmi var grupēt klientus, pamatojoties uz viņu pirkšanas paradumiem vai demogrāfisko informāciju, ļaujot uzņēmumiem atlasīt konkrētus klientu segmentus, izmantojot pielāgotas mārketinga stratēģijas.
Dimensiju samazināšanas paņēmieni, piemēram, galveno komponentu analīze (PCA) vai t-SNE, ir arī būtiski, lai mācītos bez uzraudzības, lai samazinātu iezīmju skaitu datos, vienlaikus saglabājot to pamatā esošo struktūru. Samazinot datu dimensiju, šīs metodes palīdz modelim vizualizēt un interpretēt sarežģītas attiecības datos. Piemēram, attēlu apstrādē izmēru samazināšanu var izmantot, lai saspiestu attēlus, vienlaikus saglabājot svarīgu vizuālo informāciju, tādējādi atvieglojot lielu datu kopu analīzi un apstrādi.
Anomāliju noteikšana ir vēl viens svarīgs neuzraudzītas mācīšanās pielietojums, kurā modelis identificē nobīdes vai neparastus datu modeļus, kas atšķiras no parastās uzvedības. Anomāliju noteikšanas algoritmi, piemēram, Isolation Forest vai One-Class SVM, tiek izmantoti, lai atklātu krāpnieciskas darbības finanšu darījumos, tīkla ielaušanos kiberdrošībā vai iekārtu kļūmes paredzamajā apkopē. Šie algoritmi apmācības laikā apgūst parastos datu modeļus un atzīmē gadījumus, kas neatbilst šiem modeļiem, kā anomālijas.
Lai gan neuzraudzītiem mācību modeļiem apmācībai nav nepieciešami marķēti dati, tie joprojām tiek apmācīti, lai uzzinātu datu pamatā esošo struktūru un iegūtu vērtīgu ieskatu, izmantojot tādas metodes kā klasteru veidošana, dimensiju samazināšana un anomāliju noteikšana. Izmantojot neuzraudzītus mācību algoritmus, uzņēmumi un organizācijas var atklāt slēptos savos datu modeļus, pieņemt apzinātus lēmumus un iegūt konkurences priekšrocības mūsdienu uz datiem balstītajā pasaulē.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning