მანქანური სწავლების უკონტროლო მოდელი არ საჭიროებს ეტიკეტირებულ მონაცემებს ტრენინგისთვის, რადგან ის მიზნად ისახავს მონაცემთა შიგნით შაბლონებისა და ურთიერთობების პოვნას წინასწარ განსაზღვრული ეტიკეტების გარეშე. მიუხედავად იმისა, რომ ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არ გულისხმობს ეტიკეტირებული მონაცემების გამოყენებას, მოდელმა მაინც უნდა გაიაროს ტრენინგი, რათა შეისწავლოს მონაცემთა ძირითადი სტრუქტურა და მიიღოს მნიშვნელოვანი შეხედულებები. სწავლების პროცესი უკონტროლო სწავლაში მოიცავს ისეთ ტექნიკას, როგორიცაა კლასტერირება, განზომილების შემცირება და ანომალიების გამოვლენა.
კლასტერიზაციის ალგორითმები, როგორიცაა K- ნიშნავს კლასტერირება ან იერარქიული კლასტერირება, ჩვეულებრივ გამოიყენება უკონტროლო სწავლაში, რათა დაჯგუფდეს მსგავსი მონაცემების წერტილები მათი მახასიათებლების მიხედვით. ეს ალგორითმები ეხმარებიან მოდელს ამოიცნონ შაბლონები და სტრუქტურები მონაცემებში, მონაცემების კლასტერებად დაყოფით. მაგალითად, მომხმარებელთა სეგმენტაციაში, კლასტერიზაციის ალგორითმებს შეუძლიათ მომხმარებლების დაჯგუფება მათი შეძენის ქცევის ან დემოგრაფიული ინფორმაციის საფუძველზე, რაც საშუალებას მისცემს ბიზნესს მიმართოს მომხმარებელთა სპეციფიკურ სეგმენტებს მორგებული მარკეტინგული სტრატეგიებით.
განზომილების შემცირების ტექნიკა, როგორიცაა ძირითადი კომპონენტის ანალიზი (PCA) ან t-SNE, ასევე აუცილებელია უკონტროლო სწავლაში, რათა შემცირდეს მონაცემების ფუნქციების რაოდენობა და შენარჩუნდეს მისი ძირითადი სტრუქტურა. მონაცემთა განზომილების შემცირებით, ეს ტექნიკა ეხმარება მოდელს ვიზუალიზაციაში და ინტერპრეტაციაში ჩააყენოს რთული ურთიერთობები მონაცემთა შიგნით. მაგალითად, გამოსახულების დამუშავებისას, განზომილების შემცირება შეიძლება გამოყენებულ იქნას სურათების შეკუმშვისას მნიშვნელოვანი ვიზუალური ინფორმაციის შენარჩუნებისას, რაც აადვილებს მონაცემთა დიდი ნაკრების ანალიზს და დამუშავებას.
ანომალიის გამოვლენა არის უკონტროლო სწავლის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი პროგრამა, სადაც მოდელი განსაზღვრავს მონაცემებში გამოკვეთილ ან უჩვეულო შაბლონებს, რომლებიც გადახრილია ნორმალური ქცევისგან. ანომალიების აღმოჩენის ალგორითმები, როგორიცაა Isolation Forest ან One-Class SVM, გამოიყენება ფინანსურ ტრანზაქციებში თაღლითური აქტივობების, კიბერუსაფრთხოების ქსელში შეჭრის ან პროგნოზირებადი ტექნიკური აღჭურვილობის გაუმართაობის გამოსავლენად. ეს ალგორითმები სწავლობენ მონაცემებში ნორმალურ შაბლონებს ტრენინგის დროს და ასახელებენ მაგალითებს, რომლებიც არ შეესაბამება ამ შაბლონებს, როგორც ანომალიებს.
მიუხედავად იმისა, რომ უკონტროლო სწავლის მოდელები არ საჭიროებენ ეტიკეტირებულ მონაცემებს ტრენინგისთვის, ისინი მაინც გადიან სასწავლო პროცესს, რათა შეისწავლონ მონაცემთა ძირითადი სტრუქტურა და მიიღონ ღირებული შეხედულებები ისეთი ტექნიკის საშუალებით, როგორიცაა კლასტერირება, განზომილების შემცირება და ანომალიების გამოვლენა. უკონტროლო სწავლის ალგორითმების გამოყენებით, ბიზნესებსა და ორგანიზაციებს შეუძლიათ აღმოაჩინონ დამალული შაბლონები თავიანთ მონაცემებში, მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები და მოიპოვონ კონკურენტული უპირატესობა დღევანდელ მონაცემებზე ორიენტირებულ სამყაროში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში