Quando un modello apprende i modelli e condivide le informazioni, richiede dati accurati per aiutare la macchina ad apprendere tali modelli. Questo è ciò che è l’apprendimento della macchina. Con varie tecniche e metodi, si addestra la macchina in modo che possa eseguire compiti utilizzando l’intelligenza artificiale. Questa tecnica è una forma popolare di Machine learning, ma ci sono vari difetti.
Dobbiamo affrontare varie sfide nei modelli di addestramento che utilizzano questo metodo. Per cominciare, i dati di etichettatura vi daranno più fastidio; non potete trovare dati accuratamente etichettati per alimentare il modello. Inoltre, i dati costano molto e a volte non funzionano come si vuole. Un’altra tecnica è in lavorazione e non ha ancora raggiunto la popolarità tradizionale, quindi ci si può aspettare di vedere questa tecnologia in futuro.
La tecnica è l’apprendimento non supervisionato. Questa tecnica di apprendimento non include dati con etichette o modelli. Al contrario, si fornisce il modello con dati grezzi limitati. L’algoritmo della macchina elaborerà i dati e il risultato sarà un nuovo modello ed etichette. In questo articolo, impareremo in modo approfondito l’apprendimento non supervisionato.


Cos’è l’apprendimento non supervisionato


In questo metodo o tecnica non è necessario supervisionare o condividere i dati etichettati con il modello. Al contrario, l’algoritmo del modello comprenderà automaticamente e inizierà ad imparare dai dati senza guida. Il modello utilizzerà i dati non etichettati per identificare nuovi modelli e informazioni dovute alla progettazione del loro algoritmo. Con questo metodo, possiamo trovare informazioni nuove e non identificate in precedenza.
Questo tipo di comportamento di apprendimento è simile a quello degli esseri umani. Immaginate come analizziamo e osserviamo l’ambiente circostante per raccogliere i dati e capire e riconoscere le cose. Allo stesso modo, le macchine con algoritmi di apprendimento non supervisionati scoprono schemi per trovare risultati utili. Per esempio, il sistema può identificare la differenza tra cani e gatti comprendendo le caratteristiche e le caratteristiche di entrambi gli animali.


Come funziona l’algoritmo di apprendimento non supervisionato

Gli algoritmi non supervisionati funzionano senza una formazione adeguata. Funziona non appena riceve i dati. L’algoritmo prende le proprie decisioni e trova il modo di ordinare le variabili e verificare se si adattano tra loro. Un altro vantaggio di questo metodo è che non è necessario fornire dati etichettati. Il sistema esplorerà i dati e definirà le regole di conseguenza. C’è un processo definito di lavoro per l’output in un algoritmo di apprendimento non supervisionato. Ecco alcuni dei passi in cui questo algoritmo funziona:

Questo algoritmo esplorerà la struttura dei dati e definirà il proprio modello.

Estrarre intuizioni utili che possono essere utilizzate per l’analisi dell’output.

Aiuta a rendere il processo decisionale ancora più produttivo.
In parole semplici, questo algoritmo descrive le informazioni e identifica le categorie in modo da poter comprendere facilmente i dati da insight. Ci sono due tecniche principali per applicare la tecnica di apprendimento non supervisionata

Clustering

Riduzione della dimensionalità


Reti Neurali non supervisionate

Queste reti neurali sono addestrate sui dati etichettati in modo da poter identificare la regressione e la classificazione. Questo machine learning è un machine learning supervisionato. Queste reti neurali sono anche addestrate direttamente sui dati non etichettati attraverso schemi non supervisionati.


Tecniche di apprendimento non supervisionato

1. Clustering

Il clustering è una delle tecniche algoritmiche importanti e popolari per l’apprendimento non supervisionato. Questo algoritmo trova il modello e categorizza la raccolta dei dati. In questo metodo, è possibile elaborare i dati e identificare i gruppi a partire da questi dati. In questo tipo di apprendimento non supervisionato, si può anche definire quanti gruppi si vogliono trovare. Il clustering si divide ulteriormente in diversi gruppi:

  • Esclusivo
    In questo metodo di raggruppamento dei dati, è possibile ordinare i dati solo in modo che un singolo dato possa appartenere solo ad un cluster. L’esempio di questo metodo include K-mezzi
  • Agglomerativo
    In un algoritmo agglomerativo, ogni dato è un cluster. La relazione tra i due cluster diminuisce il numero di cluster in uscita. Un esempio di questo apprendimento non supervisionato è il clustering gerarchico.
  • Sovrapposizione
    L’algoritmo di sovrapposizione includerà ogni dato in più dati del cluster. Ciò significa che ogni dato includerà in più di un cluster, a seconda dei valori di appartenenza, ad esempio Fuzzy C-Means.
  • Probabilistico
    In questo metodo, i dati si distribuiscono nel cluster in base ai fattori che includono. Per esempio, nelle scarpe da uomo, nelle scarpe da donna, nei guanti da uomo, nei guanti da uomo, nei guanti da donna, l’algoritmo realizzerà due cluster, i guanti e le scarpe.

2. Riduzione della dimensionalità

La classificazione e i problemi di machine learning vengono risolti attraverso questi metodi a seconda di molti fattori. Questi fattori sono chiamati caratteristiche e sono le variabili dei dati. Più caratteristiche si fornisce l’algoritmo, più difficile diventa la comprensione dei set di addestramento. Queste caratteristiche sono a volte ridondanti e correlate. Questo è il momento in cui si ha bisogno dell’aiuto dell’algoritmo di riduzione della dimensionalità. Questo algoritmo non supervisionato ridurrà le variabili casuali ed otterrà un principio per queste variabili. L’algoritmo lo divide in diverse caratteristiche ed estrazione di selezione.


Conclusione

Un algoritmo di apprendimento non supervisionato è l’addestramento di una macchina attraverso dati non identificati e non classificati. Da questi dati, l’algoritmo calcola i modelli e le somiglianze e crea vari gruppi. Questo algoritmo è diverso dall’algoritmo supervisionato in un modo che non richiede alcuna supervisione per l’apprendimento. Ad esempio, se si forniscono al modello alcune immagini di cani e gatti, esso categorizza le caratteristiche di tali immagini e crea gruppi di cani e gatti a seconda delle somiglianze e delle differenze.