Wenn ein Modell Muster lernt und die Informationen weitergibt, benötigt es genaue Daten, damit die Maschine diese Muster lernen kann. Genau darum geht es beim maschinellen Lernen. Mit verschiedenen Techniken und Methoden trainieren Sie Ihre Maschine so, dass sie Aufgaben mit künstlicher Intelligenz ausführen kann. Diese Technik ist eine beliebte Form des maschinellen Lernens, aber sie weist verschiedene Mängel auf.
Wir sehen uns bei der Ausbildung von Modellen, die diese Methode verwenden, verschiedenen Herausforderungen gegenüber. Zunächst einmal werden Sie die Beschriftungsdaten am meisten stören; Sie können keine genau beschrifteten Daten finden, um das Modell zu füttern. Außerdem sind die Daten sehr teuer, und manchmal funktionieren sie nicht wie gewünscht. Eine weitere Technik ist in Arbeit und wird noch an Popularität gewinnen, so dass Sie erwarten können, dass diese Technologie in Zukunft weiterentwickelt wird.
Die Technik ist unbeaufsichtigtes Lernen. Diese Lerntechnik beinhaltet keine Daten mit Etiketten oder Mustern. Stattdessen versorgen Sie das Modell mit begrenzten Rohdaten. Der Algorithmus der Maschine verarbeitet die Daten, und das Ergebnis sind ein neues Muster und neue Beschriftungen. In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit unüberwachtem Lernen befassen.


Was ist unbeaufsichtigtes Lernen

Bei dieser Methode oder Technik müssen Sie das Modell nicht beaufsichtigen oder beschriftete Daten mit dem Modell gemeinsam nutzen. Stattdessen versteht der Algorithmus des Modells die Daten automatisch und beginnt ohne Anleitung aus ihnen zu lernen. Das Modell verwendet die unmarkierten Daten, um neue Muster und Informationen aufgrund des Designs ihres Algorithmus zu identifizieren. Mit dieser Methode können wir neue und bisher unidentifizierte Informationen finden.
Diese Art des Lernverhaltens ähnelt dem des Menschen”. Stellen Sie sich vor, wie wir die Umgebung analysieren und beobachten, um die Daten zu sammeln und die Dinge zu verstehen und zu erkennen. In ähnlicher Weise decken Maschinen mit unüberwachtem Lernalgorithmus Muster auf, um nützliche Ergebnisse zu finden. Das System kann zum Beispiel den Unterschied zwischen Katzen und Hunden erkennen, indem es die Merkmale und Eigenschaften beider Tiere versteht.


Wie der Algorithmus des unüberwachten Lernens funktioniert


Unüberwachte Algorithmen funktionieren ohne angemessene Schulung. Sie funktionieren, sobald sie die Daten erhalten. Der Algorithmus trifft seine eigenen Entscheidungen und findet Wege, um Variablen zu sortieren und zu prüfen, ob sie zusammenpassen. Ein weiterer Vorteil dieser Methode besteht darin, dass Sie keine beschrifteten Daten bereitstellen müssen. Das System untersucht die Daten und definiert Regeln entsprechend. Es gibt einen bestimmten Prozess des Arbeitens für die Ausgabe in einem unüberwachten Lernalgorithmus. Hier sind einige der Schritte, in denen dieser Algorithmus arbeitet:

Dieser Algorithmus wird die Datenstruktur untersuchen und sein eigenes Muster definieren.

Nützliche Einsichten extrahieren, die für die Analyse der Ausgabe verwendet werden können.

Er hilft, den Entscheidungsprozess noch produktiver zu gestalten.
In einfachen Worten: Dieser Algorithmus beschreibt die Informationen und identifiziert die Kategorien, so dass Sie die Daten aus den Erkenntnissen leicht verstehen können. Es gibt zwei Haupttechniken zur Anwendung der Technik des unbeaufsichtigten Lernens

Clustering

Reduzierung der Dimensionalität


Unüberwachte neuronale Netzwerke

Diese neuronalen Netze werden auf den markierten Daten trainiert, damit sie die Regression und Klassifizierung identifizieren können. Dieses maschinelle Lernen ist überwachtes maschinelles Lernen. Diese neuronalen Netze werden auch direkt auf unmarkierten Daten durch unüberwachte Schemata trainiert.


Techniken des unüberwachten Lernens

1.Clusterbildung

Clustering ist eine der wichtigen und beliebten Algorithmustechniken für unbeaufsichtigtes Lernen. Dieser Algorithmus findet das Muster und kategorisiert die Sammlung der Daten. Bei dieser Methode können Sie die Daten verarbeiten und die Gruppen aus diesen Daten identifizieren. Bei dieser Art des unüberwachten Lernens können Sie auch festlegen, wie viele Gruppen Sie finden möchten. Beim Clustering wird weiter in verschiedene Gruppen unterteilt:

Exklusiv
Bei dieser Datengruppierungsmethode können Sie die Daten nur so sortieren, dass ein einzelner Datensatz nur zu einem Cluster gehören kann. Beispiele für diese Methode sind K-Mittel

Agglomerativ
In einem agglomerierenden Algorithmus sind alle Daten ein Cluster. Die Beziehung zwischen den beiden Clustern verringert die Anzahl der Cluster in der Ausgabe. Ein Beispiel für dieses unbeaufsichtigte Lernen ist das hierarchische Clustering.

Überlappung
Der Überlappungsalgorithmus wird die einzelnen Daten in mehrere Clusterdaten einschließen. Das bedeutet, dass die einzelnen Daten in Abhängigkeit von den Mitgliedschaftswerten, z.B. Fuzzy C-Means, in mehr als einem Cluster enthalten sind.

Probabilistisch
Bei dieser Methode verteilen sich die Daten im Cluster auf der Grundlage der darin enthaltenen Faktoren. Bei Herrenschuhen, Damenschuhen, Herrenhandschuhen, Damenhandschuhen beispielsweise bildet der Algorithmus zwei Cluster, Handschuhe und Schuhe.

2.Reduktion der Dimensionalität

Die Klassifizierung und die Probleme des maschinellen Lernens werden durch diese Methoden in Abhängigkeit von vielen Faktoren gelöst. Diese Faktoren werden Merkmale genannt und sind die Variablen der Daten. Je mehr Merkmale Sie dem Algorithmus zur Verfügung stellen, desto schwieriger wird es, die Trainingssätze zu verstehen. Diese Merkmale sind manchmal redundant und korrelieren miteinander. In diesem Fall benötigen Sie die Hilfe des Algorithmus zur Reduzierung der Dimensionalität. Dieser unüberwachte Algorithmus wird die Zufallsvariablen reduzieren und ein Prinzip für diese Variablen erhalten. Der Algorithmus teilt ihn in verschiedene Merkmale und Selektionsextraktion auf.

Schlussfolgerung

Ein unbeaufsichtigter Lernalgorithmus ist das Training einer Maschine durch nicht identifizierte und nicht klassifizierte Daten. Aus diesen Daten ermittelt der Algorithmus die Muster und Ähnlichkeiten und bildet verschiedene Gruppen. Dieser Algorithmus unterscheidet sich vom überwachten Algorithmus in einer Weise, dass er keine Überwachung des Lernens erfordert. Wenn Sie dem Modell zum Beispiel einige Bilder von Katzen und Hunden zur Verfügung stellen, kategorisiert es die Merkmale dieser Bilder und bildet Gruppen von Katzen und Hunden in Abhängigkeit von Ähnlichkeiten und Unähnlichkeiten.