Kiedy model uczy się wzorców i dzieli informacjami, wymaga dokładnych danych, aby pomóc maszynie w nauce tych wzorców. To właśnie na tym polega uczenie się maszynowe. Za pomocą różnych technik i metod szkolisz swoją maszynę, aby mogła wykonywać zadania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Technika ta jest popularną formą uczenia się maszynowego, ale istnieją różne wady.
Stoimy przed różnymi wyzwaniami w treningu modeli wykorzystujących tę metodę. Po pierwsze, najbardziej przeszkadza Ci oznaczanie danych; nie możesz znaleźć dokładnie oznaczonych danych, aby zasilić model. Co więcej, dane te dużo kosztują, a czasami nie działają tak, jak chcesz. Inna technika jest w pracy i jeszcze nie zyskała popularności w głównym nurcie, więc możesz spodziewać się, że ta technologia będzie w przyszłości rozwijana.
Technika ta to nauka bez nadzoru. Ta technika uczenia się nie obejmuje danych z etykietami lub wzorcami. Zamiast tego, dostarczasz model z ograniczoną ilością surowych danych. Algorytm maszyny będzie przetwarzał dane, a wynikiem będzie nowy wzór i etykiety. W tym artykule poznamy dogłębnie proces uczenia się bez nadzoru.

Co to jest uczenie się bez nadzoru

W tej metodzie lub technice nie trzeba nadzorować ani udostępniać oznaczonych danych z modelem. Zamiast tego algorytm modelu automatycznie zrozumie i rozpocznie naukę na podstawie danych bez wskazówek. Model będzie wykorzystywał nieoznaczone dane do identyfikacji nowych wzorców i informacji ze względu na konstrukcję ich algorytmu. Dzięki tej metodzie możemy znaleźć nowe i wcześniej niezidentyfikowane informacje.
Ten rodzaj uczenia się jest podobny do zachowania ludzi. Wyobraźmy sobie, jak analizujemy i obserwujemy otoczenie, aby zebrać dane oraz zrozumieć i rozpoznać rzeczy. Podobnie, maszyny z nienadzorowanym algorytmem uczenia się odkrywają wzorce w celu znalezienia użytecznych wyników. Na przykład, system może zidentyfikować różnicę pomiędzy kotami i psami poprzez zrozumienie zarówno cech i właściwości zwierząt.

Jak działa algorytm uczenia się bez nadzoru?

Nienadzorowane algorytmy działają bez odpowiedniego szkolenia. Działają natychmiast po otrzymaniu danych. Algorytm podejmuje własne decyzje i znajduje sposoby na sortowanie zmiennych i sprawdzanie, czy do siebie pasują. Kolejną zaletą tej metody jest to, że nie trzeba podawać oznaczonych danych. System będzie badał dane i odpowiednio definiował reguły. W bezobsługowym algorytmie uczenia się istnieje określony proces pracy dla danych wyjściowych. Oto niektóre z kroków, w których ten algorytm działa:
– Algorytm ten będzie badał strukturę danych i definiował swój własny wzór.
– Wyciągnij użyteczne spostrzeżenia, które mogą być wykorzystane do analizy danych wyjściowych.
– Pomaga on uczynić proces decyzyjny jeszcze bardziej produktywnym.
Prostymi słowami, algorytm ten opisuje informacje i identyfikuje kategorie, tak aby można było łatwo zrozumieć dane na podstawie spostrzeżeń. Istnieją dwie główne techniki pozwalające na zastosowanie techniki uczenia się bez nadzoru
– Tworzenie klastrów
– Redukcja wymiarowa

Nienadzorowane sieci neuronowe

Te sieci neuronowe są szkolone w zakresie oznaczonych danych, aby mogły zidentyfikować regresję i klasyfikację. To uczenie maszynowe jest nadzorowane przez uczenie maszynowe. Te sieci neuronowe są również szkolone bezpośrednio na nieoznakowanych danych poprzez nienadzorowane schematy.

Techniki uczenia się bez nadzoru

1. Tworzenie klastrów

Tworzenie klastrów jest jedną z ważnych i popularnych technik algorytmicznych do nauki bez nadzoru. Algorytm ten znajduje wzór i kategoryzuje zbieranie danych. W tej metodzie można przetwarzać dane i identyfikować grupy na podstawie tych danych. W tym typie uczenia się bez nadzoru możesz również określić, ile grup chcesz znaleźć. Grupowanie dzieli się dalej na różne grupy:
– Wyłącznie
W tej metodzie grupowania danych można sortować dane tylko tak, aby pojedyncze dane mogły należeć tylko do klastra. Przykładem tej metody są K-średniki
– Aglomeracja
W algorytmie aglomeracyjnym, każde dane są klastrem. Zależność pomiędzy tymi dwoma klastrami spowoduje zmniejszenie liczby klastrów w produkcji. Przykładem takiego bezobsługowego uczenia się jest klaster Hierarchiczny.
– Nakładające się na siebie .
Algorytm nakładania się na siebie danych będzie zawierał wszystkie dane w wielu danych klastra. Oznacza to, że każde dane będą zawarte w więcej niż jednym klastrze, w zależności od wartości członkowskich, na przykład Fuzzy C-Means.
– Probabilistyczny
W metodzie tej dane rozkładają się w klastrze na podstawie czynników, które obejmują. Dla przykładu, w butach męskich, damskich, męskich rękawiczkach, damskich rękawiczkach, algorytm utworzy dwa klastry, rękawiczki i buty.

2. Redukcja wymiarowa

Klasyfikacja uczenia się maszyn i problemy są rozwiązywane za pomocą tych metod w zależności od wielu czynników. Czynniki te nazywane są cechami i są zmiennymi danych. Im więcej cech zapewnia algorytm, tym trudniej jest zrozumieć zestawy treningowe. Cechy te są czasami redundantne i skorelowane. Wtedy właśnie potrzebna jest pomoc z algorytmu redukcji wymiarowości. Ten nienadzorowany algorytm zredukuje zmienne losowe i uzyska zasadę dla tych zmiennych. Algorytm ten dzieli go na różne cechy i ekstrakcję selekcji.

Wniosek

Nienadzorowany algorytm uczenia się to szkolenie maszyny za pomocą niezidentyfikowanych i niesklasyfikowanych danych. Na podstawie tych danych algorytm określa wzorce i podobieństwa oraz tworzy różne grupy. Algorytm ten różni się od algorytmu nadzorowanego w taki sposób, że nie wymaga żadnego nadzoru nad uczeniem się. Na przykład, jeżeli podasz modelowi kilka zdjęć kotów i psów, to skategoryzowane zostaną cechy tych zdjęć i utworzone zostaną grupy kotów i psów w zależności od podobieństw i różnic.