Neprižiūrimas mašininio mokymosi modelis nereikalauja pažymėtų duomenų mokymui, nes juo siekiama rasti duomenų modelius ir ryšius be iš anksto nustatytų etikečių. Nors neprižiūrimas mokymasis neapima pažymėtų duomenų naudojimo, modelis vis tiek turi būti apmokytas, kad sužinotų pagrindinę duomenų struktūrą ir gautų prasmingų įžvalgų. Neprižiūrimo mokymosi procesas apima tokius metodus kaip grupavimas, matmenų mažinimas ir anomalijų aptikimas.
Klasterizacijos algoritmai, pvz., K-means klasterizavimas arba hierarchinis klasterizavimas, dažniausiai naudojami be priežiūros, siekiant sugrupuoti panašius duomenų taškus pagal jų savybes. Šie algoritmai padeda modeliui nustatyti duomenų šablonus ir struktūras, suskirstydami duomenis į grupes. Pavyzdžiui, segmentuojant klientus, grupavimo algoritmai gali sugrupuoti klientus pagal jų pirkimo elgseną arba demografinę informaciją, todėl įmonės gali nukreipti į konkrečius klientų segmentus taikant pritaikytas rinkodaros strategijas.
Matmenų mažinimo metodai, tokie kaip pagrindinių komponentų analizė (PCA) arba t-SNE, taip pat yra būtini mokantis be priežiūros, siekiant sumažinti duomenų savybių skaičių, išsaugant pagrindinę jų struktūrą. Sumažinus duomenų matmenis, šie metodai padeda modeliui vizualizuoti ir interpretuoti sudėtingus duomenų ryšius. Pavyzdžiui, apdorojant vaizdus, matmenų mažinimas gali būti naudojamas vaizdams suspausti, išsaugant svarbią vaizdinę informaciją, kad būtų lengviau analizuoti ir apdoroti didelius duomenų rinkinius.
Anomalijų aptikimas yra dar vienas svarbus neprižiūrimo mokymosi taikymas, kai modelis identifikuoja nuokrypius arba neįprastus duomenų modelius, kurie skiriasi nuo įprasto elgesio. Anomalijų aptikimo algoritmai, tokie kaip „Isolation Forest“ arba „One-Class SVM“, naudojami aptikti nesąžiningą veiklą vykdant finansines operacijas, tinklo įsilaužimus į kibernetinį saugumą arba įrangos gedimus atliekant numatomą priežiūrą. Šie algoritmai mokymosi metu išmoksta įprastus duomenų šablonus ir pažymi atvejus, kurie neatitinka šių šablonų, kaip anomalijas.
Nors neprižiūrimiems mokymosi modeliams mokymams nereikia žymėtų duomenų, jie vis tiek yra mokomi, kad sužinotų pagrindinę duomenų struktūrą ir gautų vertingų įžvalgų naudojant tokius metodus kaip grupavimas, matmenų mažinimas ir anomalijų aptikimas. Naudodamos neprižiūrimus mokymosi algoritmus, įmonės ir organizacijos gali atskleisti paslėptus savo duomenų modelius, priimti pagrįstus sprendimus ir įgyti konkurencinį pranašumą šiandieniniame duomenimis pagrįstame pasaulyje.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning