Wanneer een model patronen leert en de informatie deelt, heeft het nauwkeurige gegevens nodig om de machine te helpen die patronen te leren. Dit is waar het bij het machinaal leren om gaat. Met verschillende technieken en methoden traint u uw machine, zodat deze taken kan uitvoeren met behulp van kunstmatige intelligentie. Deze techniek is een populaire vorm van machinaal leren, maar er zijn verschillende gebreken.
We staan voor verschillende uitdagingen in trainingsmodellen die gebruik maken van deze methode. Om te beginnen zal het labelen van gegevens u het meest storen; u kunt geen nauwkeurig gelabelde gegevens vinden om het model te voeden. Bovendien kost de data veel, en soms werkt het niet zoals u wilt. Een andere techniek is in de maak en moet nog aan populariteit winnen, dus u kunt verwachten dat deze technologie in de toekomst zal worden toegepast.
De techniek is onbeheerd leren. Deze leertechniek bevat geen gegevens met labels of patronen. In plaats daarvan lever je het model met beperkte ruwe gegevens. Het algoritme van de machine zal de gegevens verwerken, en het resultaat zal een nieuw patroon en labels zijn. In dit artikel gaan we dieper in op het onbeheerd leren.


Wat is onbewaakt leren

Bij deze methode of techniek hoeft u geen toezicht te houden of gelabelde gegevens te delen met het model. In plaats daarvan zal het algoritme van het model automatisch begrijpen en beginnen te leren van de gegevens zonder begeleiding. Het model zal de ongelabelde gegevens gebruiken om nieuwe patronen en informatie te identificeren als gevolg van het ontwerp van hun algoritme. Met deze methode kunnen we nieuwe en eerder niet-geïdentificeerde informatie vinden.
Dit type leergedrag is vergelijkbaar met dat van de mens’. Stel je voor hoe we de omgeving analyseren en observeren om de gegevens te verzamelen en dingen te begrijpen en te herkennen. Op dezelfde manier leggen machines met een onbewaakt leeralgoritme patronen bloot om nuttige resultaten te vinden. Het systeem kan bijvoorbeeld het verschil tussen katten en honden identificeren door de eigenschappen en kenmerken van beide dieren te begrijpen.


Hoe het algoritme van onbewaakt leren werkt

Onbeheerde algoritmen werken zonder enige vorm van training. Het werkt zodra het de gegevens ontvangt. Het algoritme maakt zijn eigen beslissingen en vindt manieren om variabelen te sorteren en te controleren of ze bij elkaar passen. Een ander voordeel van deze methode is dat u geen gelabelde gegevens hoeft aan te leveren. Het systeem verkent de gegevens en definieert op basis daarvan regels. Er is een duidelijk proces van werken voor de output in een onbewaakt leeralgoritme. Hier zijn enkele van de stappen waarin dit algoritme werkt:

Dit algoritme zal de datastructuur verkennen en een eigen patroon definiëren.

Uittreksel van nuttige inzichten die kunnen worden gebruikt voor het analyseren van de output.

Het helpt om het besluitvormingsproces zelfs productief te maken.
In eenvoudige bewoordingen beschrijft dit algoritme de informatie en identificeert de categorieën, zodat u de gegevens uit de inzichten gemakkelijk kunt begrijpen. Er zijn twee belangrijke technieken om onbeheerde leertechnieken toe te passen

Clustering

Dimensievermindering


Onbeheerde neurale netwerken

Deze neurale netwerken worden getraind op de gelabelde gegevens, zodat ze de regressie en de classificatie kunnen identificeren. Dit machinaal leren is gecontroleerd machinaal leren. Deze neurale netwerken worden ook rechtstreeks getraind op ongelabelde gegevens via onbeheerde schema’s.


Technieken van onbewaakt leren

1. Clustering


Clustering is een van de belangrijke en populaire algoritmetechnieken voor onbewaakt leren. Dit algoritme vindt het patroon en categoriseert de verzameling van de gegevens. In deze methode kun je de gegevens verwerken en de groepen uit die gegevens identificeren. Bij dit soort onbeheerd leren kun je ook bepalen hoeveel groepen je wilt vinden. Clustering verdeelt zich verder in verschillende groepen:

Exclusief
Bij deze methode voor het groeperen van gegevens kunt u de gegevens alleen sorteren, zodat een enkel gegeven slechts tot een cluster kan behoren. Het voorbeeld van deze methode is onder andere K-middelen

Agglomeratief
In een agglomeratiealgoritme is elke data een cluster. De relatie tussen de twee clusters zal het aantal clusters in de output verminderen. Een voorbeeld van dit onbeheerd leren is hiërarchische clustering.

Overlappende
Het overlappende algoritme zal elke data in meerdere clustergegevens opnemen. Dit betekent dat elke data in meer dan één cluster zal worden opgenomen, afhankelijk van de lidmaatschapswaarden, bijvoorbeeld Fuzzy C-Means.

Probabilistisch
Bij deze methode worden de gegevens in het cluster verdeeld op basis van de factoren die ze bevatten. Zo maakt het algoritme in man-, vrouwenschoenen, man- en vrouwenhandschoenen twee clusters, handschoenen en schoenen.

2. Dimensievermindering

De machineleerclassificatie en de problemen worden door deze methoden opgelost, afhankelijk van vele factoren. Deze factoren worden kenmerken genoemd en zijn de variabelen van de gegevens. Hoe meer functies je het algoritme aanlevert, hoe moeilijker het wordt om de trainingssets te begrijpen. Deze functies zijn soms redundant en gecorreleerd. Dat is wanneer u hulp nodig heeft van het dimensionale reductie-algoritme. Dit onbewaakte algoritme zal de willekeurige variabelen reduceren en een principe voor deze variabelen verkrijgen. Het algoritme verdeelt het in verschillende functies en selectie-extractie.

Conclusie

Een onbewaakt leeralgoritme is het trainen van een machine door middel van niet-geïdentificeerde en niet-geclassificeerde gegevens. Uit deze gegevens haalt het algoritme de patronen en overeenkomsten naar voren en maakt het verschillende groepen. Dit algoritme verschilt van het algoritme onder toezicht, zodat het geen supervisie nodig heeft om te leren. Als u het model bijvoorbeeld enkele foto’s van katten en honden geeft, zal het de kenmerken van die foto’s categoriseren en groepen van katten en honden maken, afhankelijk van de overeenkomsten en ongelijkheden.