یک مدل بدون نظارت در یادگیری ماشینی به داده های برچسب دار برای آموزش نیاز ندارد زیرا هدف آن یافتن الگوها و روابط درون داده ها بدون برچسب های از پیش تعریف شده است. اگرچه یادگیری بدون نظارت مستلزم استفاده از دادههای برچسبگذاریشده نیست، مدل هنوز نیاز به یک فرآیند آموزشی برای یادگیری ساختار زیربنایی دادهها و استخراج بینشهای معنادار دارد. فرآیند آموزش در یادگیری بدون نظارت شامل تکنیک هایی مانند خوشه بندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری است.
الگوریتمهای خوشهبندی، مانند خوشهبندی K-means یا خوشهبندی سلسله مراتبی، معمولاً در یادگیری بدون نظارت برای گروهبندی نقاط داده مشابه با هم بر اساس ویژگیهایشان استفاده میشوند. این الگوریتمها به مدل کمک میکنند تا الگوها و ساختارهای درون دادهها را با تقسیمبندی دادهها به خوشهها شناسایی کند. به عنوان مثال، در بخشبندی مشتری، الگوریتمهای خوشهبندی میتوانند مشتریان را بر اساس رفتار خرید یا اطلاعات جمعیتشناختی گروهبندی کنند و کسبوکارها را قادر میسازد تا بخشهای خاص مشتری را با استراتژیهای بازاریابی مناسب هدف قرار دهند.
تکنیکهای کاهش ابعاد، مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) یا t-SNE، در یادگیری بدون نظارت برای کاهش تعداد ویژگیها در دادهها و در عین حال حفظ ساختار زیربنایی آن ضروری هستند. با کاهش ابعاد داده ها، این تکنیک ها به مدل کمک می کند تا روابط پیچیده درون داده ها را تجسم و تفسیر کند. به عنوان مثال، در پردازش تصویر، کاهش ابعاد می تواند برای فشرده سازی تصاویر در حالی که اطلاعات بصری مهم را حفظ می کند، استفاده شود، و تجزیه و تحلیل و پردازش مجموعه داده های بزرگ را آسان تر می کند.
تشخیص ناهنجاری یکی دیگر از کاربردهای مهم یادگیری بدون نظارت است که در آن مدل الگوهای پرت یا غیرعادی را در داده هایی که از رفتار عادی منحرف می شوند، شناسایی می کند. الگوریتمهای تشخیص ناهنجاری، مانند Isolation Forest یا One-Class SVM، برای شناسایی فعالیتهای متقلبانه در تراکنشهای مالی، نفوذ شبکه در امنیت سایبری یا خرابی تجهیزات در تعمیر و نگهداری پیشبینیکننده استفاده میشوند. این الگوریتمها الگوهای عادی در دادهها را در طول آموزش یاد میگیرند و نمونههایی را که با این الگوها مطابقت ندارند به عنوان ناهنجاری نشان میدهند.
اگرچه مدلهای یادگیری بدون نظارت برای آموزش به دادههای برچسبدار نیاز ندارند، اما همچنان تحت یک فرآیند آموزشی برای یادگیری ساختار زیربنایی دادهها و استخراج بینشهای ارزشمند از طریق تکنیکهایی مانند خوشهبندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری هستند. با استفاده از الگوریتمهای یادگیری بدون نظارت، کسبوکارها و سازمانها میتوانند الگوهای پنهان در دادههای خود را کشف کنند، تصمیمات آگاهانه بگیرند و مزیت رقابتی در دنیای داده محور امروزی به دست آورند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید