Мадэль машыннага навучання без нагляду не патрабуе пазначаных даных для навучання, паколькі яна накіравана на пошук заканамернасцей і сувязей у даных без загадзя вызначаных пазнакаў. Нягледзячы на тое, што навучанне без нагляду не прадугледжвае выкарыстання пазначаных даных, мадэль усё роўна павінна прайсці працэс навучання, каб даведацца пра асноўную структуру даных і атрымаць значную інфармацыю. Працэс навучання ў некантраляваным навучанні ўключае ў сябе такія метады, як кластэрызацыя, памяншэнне памернасці і выяўленне анамалій.
Алгарытмы кластарызацыі, такія як кластэрызацыя K-сярэдніх або іерархічная кластэрызацыя, звычайна выкарыстоўваюцца ў некантраляваным навучанні для групавання падобных кропак даных на аснове іх характарыстык. Гэтыя алгарытмы дапамагаюць мадэлі ідэнтыфікаваць заканамернасці і структуры ў даных, разбіваючы даныя на кластары. Напрыклад, пры сегментацыі кліентаў алгарытмы кластарызацыі могуць групаваць кліентаў на аснове іх пакупніцкіх паводзін або дэмаграфічнай інфармацыі, што дазваляе кампаніям арыентавацца на пэўныя сегменты кліентаў з дапамогай індывідуальных маркетынгавых стратэгій.
Метады памяншэння памернасці, такія як аналіз галоўных кампанентаў (PCA) або t-SNE, таксама неабходныя ў некантраляваным навучанні, каб паменшыць колькасць функцый у дадзеных, захоўваючы пры гэтым іх асноўную структуру. Памяншаючы памернасць даных, гэтыя метады дапамагаюць мадэлі візуалізаваць і інтэрпрэтаваць складаныя адносіны ў даных. Напрыклад, пры апрацоўцы відарысаў памяншэнне памернасці можна выкарыстоўваць для сціску відарысаў, захоўваючы пры гэтым важную візуальную інфармацыю, што палягчае аналіз і апрацоўку вялікіх набораў даных.
Выяўленне анамалій - яшчэ адно важнае прымяненне некантралюемага навучання, дзе мадэль вызначае выкіды або незвычайныя заканамернасці ў дадзеных, якія адхіляюцца ад нармальных паводзін. Алгарытмы выяўлення анамалій, такія як Isolation Forest або One-Class SVM, выкарыстоўваюцца для выяўлення махлярства ў фінансавых транзакцыях, уварванняў у сетку ў кібербяспецы або збояў абсталявання ў прагнастычным тэхнічным абслугоўванні. Гэтыя алгарытмы вывучаюць нармальныя шаблоны ў даных падчас навучання і пазначаюць асобнікі, якія не адпавядаюць гэтым шаблонам, як анамаліі.
Нягледзячы на тое, што мадэлі некантралюемага навучання не патрабуюць пазначаных даных для навучання, яны ўсё роўна праходзяць працэс навучання, каб вывучыць асноўную структуру даных і атрымаць каштоўную інфармацыю з дапамогай такіх метадаў, як кластэрызацыя, памяншэнне памернасці і выяўленне анамалій. Выкарыстоўваючы алгарытмы некантраляванага навучання, прадпрыемствы і арганізацыі могуць выяўляць схаваныя заканамернасці ў сваіх дадзеных, прымаць абгрунтаваныя рашэнні і атрымліваць канкурэнтную перавагу ў сучасным свеце, які кіруецца дадзенымі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning