En oövervakad modell inom maskininlärning kräver inte märkta data för träning eftersom den syftar till att hitta mönster och samband inom data utan fördefinierade etiketter. Även om oövervakat lärande inte involverar användning av märkt data, behöver modellen fortfarande genomgå en träningsprocess för att lära sig den underliggande strukturen av datan och extrahera meningsfulla insikter. Träningsprocessen i oövervakad inlärning involverar tekniker som klustring, dimensionsreduktion och avvikelsedetektering.
Klustringsalgoritmer, såsom K-betyder klustring eller hierarkisk klustring, används vanligtvis vid oövervakad inlärning för att gruppera liknande datapunkter baserat på deras egenskaper. Dessa algoritmer hjälper modellen att identifiera mönster och strukturer i data genom att dela upp data i kluster. Till exempel, i kundsegmentering, kan klustringsalgoritmer gruppera kunder baserat på deras köpbeteende eller demografisk information, vilket gör det möjligt för företag att rikta in sig på specifika kundsegment med skräddarsydda marknadsföringsstrategier.
Dimensionalitetsreduktionstekniker, såsom Principal Component Analysis (PCA) eller t-SNE, är också väsentliga vid oövervakad inlärning för att minska antalet funktioner i data samtidigt som dess underliggande struktur bevaras. Genom att reducera dimensionaliteten hos datan hjälper dessa tekniker modellen att visualisera och tolka komplexa samband i datan. Till exempel, inom bildbehandling, kan dimensionsreduktion användas för att komprimera bilder samtidigt som viktig visuell information behålls, vilket gör det lättare att analysera och bearbeta stora datamängder.
Anomalidetektering är en annan viktig tillämpning av oövervakat lärande, där modellen identifierar extremvärden eller ovanliga mönster i data som avviker från normalt beteende. Algoritmer för avvikelsedetektering, såsom Isolation Forest eller One-Class SVM, används för att upptäcka bedrägliga aktiviteter i finansiella transaktioner, nätverksintrång i cybersäkerhet eller utrustningsfel vid förutsägande underhåll. Dessa algoritmer lär sig de normala mönstren i data under träning och flaggar instanser som inte överensstämmer med dessa mönster som anomalier.
Även om oövervakade inlärningsmodeller inte kräver märkta data för träning, genomgår de fortfarande en träningsprocess för att lära sig den underliggande strukturen för datan och extrahera värdefulla insikter genom tekniker som klustring, dimensionsreduktion och avvikelsedetektering. Genom att utnyttja oövervakade inlärningsalgoritmer kan företag och organisationer upptäcka dolda mönster i sina data, fatta välgrundade beslut och få en konkurrensfördel i dagens datadrivna värld.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning