Модел без надзора у машинском учењу не захтева означене податке за обуку јер има за циљ да пронађе обрасце и односе унутар података без унапред дефинисаних ознака. Иако учење без надзора не укључује употребу означених података, модел и даље треба да прође процес обуке како би научио основну структуру података и извукао смислене увиде. Процес обуке у учењу без надзора укључује технике као што су груписање, смањење димензионалности и откривање аномалија.
Алгоритми за груписање, као што је груписање К-средстава или хијерархијско груписање, обично се користе у ненадгледаном учењу за груписање сличних тачака података заједно на основу њихових карактеристика. Ови алгоритми помажу моделу да идентификује обрасце и структуре унутар података партиционисањем података у кластере. На пример, у сегментацији купаца, алгоритми за груписање могу да групишу купце на основу њиховог понашања приликом куповине или демографских информација, омогућавајући предузећима да циљају специфичне сегменте купаца са прилагођеним маркетиншким стратегијама.
Технике смањења димензионалности, као што су анализа главних компоненти (ПЦА) или т-СНЕ, такође су неопходне у учењу без надзора како би се смањио број карактеристика у подацима уз очување њихове основне структуре. Смањењем димензионалности података, ове технике помажу моделу да визуелизује и интерпретира сложене односе унутар података. На пример, у обради слике, смањење димензионалности се може користити за компримовање слика уз задржавање важних визуелних информација, што олакшава анализу и обраду великих скупова података.
Откривање аномалија је још једна важна примена ненадгледаног учења, где модел идентификује изузетне вредности или необичне обрасце у подацима који одступају од нормалног понашања. Алгоритми за откривање аномалија, као што су Исолатион Форест или Оне-Цласс СВМ, користе се за откривање лажних активности у финансијским трансакцијама, упада у мрежу у сајбер безбедности или кварова опреме у предиктивном одржавању. Ови алгоритми уче нормалне обрасце у подацима током обуке и означавају инстанце које нису у складу са овим обрасцима као аномалије.
Иако модели учења без надзора не захтевају означене податке за обуку, они и даље пролазе кроз процес обуке како би научили основну структуру података и извукли вредне увиде помоћу техника као што су груписање, смањење димензионалности и откривање аномалија. Коришћењем алгоритама за учење без надзора, предузећа и организације могу да открију скривене обрасце у својим подацима, доносе информисане одлуке и стекну конкурентску предност у данашњем свету вођеном подацима.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг