Model bez nadzora u mašinskom učenju ne zahteva označene podatke za obuku jer ima za cilj da pronađe obrasce i odnose unutar podataka bez unapred definisanih oznaka. Iako učenje bez nadzora ne uključuje korištenje označenih podataka, model još uvijek treba proći proces obuke kako bi naučio temeljnu strukturu podataka i izvukao smislene uvide. Proces obuke u učenju bez nadzora uključuje tehnike kao što su grupisanje, smanjenje dimenzionalnosti i detekcija anomalija.
Algoritmi grupisanja, kao što je grupiranje K-sredstava ili hijerarhijsko grupisanje, obično se koriste u nenadgledanom učenju za grupisanje sličnih tačaka podataka zajedno na osnovu njihovih karakteristika. Ovi algoritmi pomažu modelu da identificira obrasce i strukture unutar podataka particioniranjem podataka u klastere. Na primjer, u segmentaciji kupaca, algoritmi za grupisanje mogu grupirati kupce na osnovu njihovog ponašanja prilikom kupovine ili demografskih informacija, omogućavajući preduzećima da ciljaju specifične segmente kupaca sa prilagođenim marketinškim strategijama.
Tehnike smanjenja dimenzionalnosti, kao što su analiza glavnih komponenti (PCA) ili t-SNE, takođe su ključne u učenju bez nadzora kako bi se smanjio broj karakteristika u podacima uz očuvanje njihove osnovne strukture. Smanjenjem dimenzionalnosti podataka, ove tehnike pomažu modelu da vizualizira i interpretira složene odnose unutar podataka. Na primjer, u obradi slike, smanjenje dimenzionalnosti se može koristiti za komprimiranje slika uz zadržavanje važnih vizualnih informacija, što olakšava analizu i obradu velikih skupova podataka.
Detekcija anomalija je još jedna važna primjena nenadgledanog učenja, gdje model identifikuje izuzetke ili neobične obrasce u podacima koji odstupaju od normalnog ponašanja. Algoritmi za otkrivanje anomalija, kao što su Isolation Forest ili One-Class SVM, koriste se za otkrivanje lažnih aktivnosti u finansijskim transakcijama, upada u mrežu u sajber sigurnosti ili kvarova opreme u prediktivnom održavanju. Ovi algoritmi uče normalne obrasce u podacima tokom treninga i označavaju instance koje ne odgovaraju ovim obrascima kao anomalije.
Iako modeli učenja bez nadzora ne zahtijevaju označene podatke za obuku, oni i dalje prolaze kroz proces obuke kako bi naučili temeljnu strukturu podataka i izvukli vrijedne uvide kroz tehnike kao što su grupiranje, smanjenje dimenzionalnosti i otkrivanje anomalija. Koristeći algoritame za učenje bez nadzora, preduzeća i organizacije mogu otkriti skrivene obrasce u svojim podacima, donijeti informirane odluke i steći konkurentsku prednost u današnjem svijetu vođenom podacima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning