Model bez dozoru v strojovom učení nevyžaduje označené údaje na trénovanie, pretože jeho cieľom je nájsť vzory a vzťahy v údajoch bez preddefinovaných označení. Hoci učenie bez dozoru nezahŕňa používanie označených údajov, model musí ešte prejsť tréningovým procesom, aby sa naučil základnú štruktúru údajov a získal zmysluplné poznatky. Tréningový proces v učení bez dozoru zahŕňa techniky, ako je zhlukovanie, redukcia rozmerov a detekcia anomálií.
Algoritmy klastrovania, ako je klastrovanie K-means alebo hierarchické klastrovanie, sa bežne používajú pri učení bez dozoru na zoskupenie podobných údajových bodov na základe ich vlastností. Tieto algoritmy pomáhajú modelu identifikovať vzory a štruktúry v údajoch rozdelením údajov do klastrov. Napríklad pri segmentácii zákazníkov môžu klastrové algoritmy zoskupovať zákazníkov na základe ich nákupného správania alebo demografických informácií, čo umožňuje podnikom zacieliť na konkrétne segmenty zákazníkov pomocou prispôsobených marketingových stratégií.
Techniky znižovania rozmerov, ako je analýza hlavných komponentov (PCA) alebo t-SNE, sú tiež nevyhnutné pri učení bez dozoru, aby sa znížil počet prvkov v údajoch pri zachovaní ich základnej štruktúry. Znížením rozmerov údajov tieto techniky pomáhajú modelu vizualizovať a interpretovať zložité vzťahy v rámci údajov. Napríklad pri spracovaní obrazu možno redukciu rozmerov použiť na kompresiu obrázkov pri zachovaní dôležitých vizuálnych informácií, čo uľahčuje analýzu a spracovanie veľkých súborov údajov.
Detekcia anomálií je ďalšou dôležitou aplikáciou učenia bez dozoru, kde model identifikuje odľahlé hodnoty alebo neobvyklé vzorce v údajoch, ktoré sa odchyľujú od normálneho správania. Algoritmy na detekciu anomálií, ako napríklad Isolation Forest alebo One-Class SVM, sa používajú na odhaľovanie podvodných aktivít pri finančných transakciách, prienikov do siete v rámci kybernetickej bezpečnosti alebo porúch zariadení pri prediktívnej údržbe. Tieto algoritmy sa počas tréningu učia normálne vzory v údajoch a označujú inštancie, ktoré sa nezhodujú s týmito vzormi ako anomálie.
Hoci modely učenia bez dozoru nevyžadujú na školenie označené údaje, stále prechádzajú tréningovým procesom, aby sa naučili základnú štruktúru údajov a získali cenné poznatky pomocou techník, ako je zhlukovanie, redukcia rozmerov a detekcia anomálií. Využitím algoritmov učenia bez dozoru môžu podniky a organizácie odhaliť skryté vzorce vo svojich údajoch, robiť informované rozhodnutia a získať konkurenčnú výhodu v dnešnom svete založenom na údajoch.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning