Koneoppimisen ohjaamaton malli ei vaadi tunnistettua dataa koulutukseen, koska se pyrkii löytämään datasta malleja ja suhteita ilman ennalta määritettyjä tunnisteita. Vaikka ohjaamaton oppiminen ei sisällä merkittyjen tietojen käyttöä, mallia on silti harjoiteltava, jotta se oppii tiedon taustalla olevan rakenteen ja saa merkityksellisiä oivalluksia. Valvomattoman oppimisen koulutusprosessi sisältää tekniikoita, kuten klusterointia, dimensioiden vähentämistä ja poikkeamien havaitsemista.
Klusterointialgoritmeja, kuten K-keskiarvoklusterointia tai hierarkkista klusterointia, käytetään yleisesti valvomattomassa oppimisessa samanlaisten datapisteiden ryhmittelyyn niiden ominaisuuksien perusteella. Nämä algoritmit auttavat mallia tunnistamaan kuvioita ja rakenteita datassa jakamalla tiedot klustereihin. Esimerkiksi asiakassegmentoinnissa klusterointialgoritmit voivat ryhmitellä asiakkaat heidän ostokäyttäytymisensä tai demografisten tietojen perusteella, jolloin yritykset voivat kohdistaa tiettyihin asiakassegmentteihin räätälöityjen markkinointistrategioiden avulla.
Dimensioiden vähentämistekniikat, kuten pääkomponenttianalyysi (PCA) tai t-SNE, ovat myös välttämättömiä ohjaamattomassa oppimisessa, jotta datassa olevien ominaisuuksien määrää voidaan vähentää säilyttäen samalla sen taustalla oleva rakenne. Vähentämällä datan ulottuvuutta nämä tekniikat auttavat mallia visualisoimaan ja tulkitsemaan datan monimutkaisia suhteita. Esimerkiksi kuvankäsittelyssä dimensiovähennystä voidaan käyttää kuvien pakkaamiseen säilyttäen samalla tärkeä visuaalinen informaatio, mikä helpottaa suurten aineistojen analysointia ja käsittelyä.
Anomalian havaitseminen on toinen tärkeä ohjaamattoman oppimisen sovellus, jossa malli tunnistaa tiedosta poikkeavia tai epätavallisia malleja, jotka poikkeavat normaalista käyttäytymisestä. Poikkeamien havaitsemisalgoritmeja, kuten Isolation Forest tai One-Class SVM, käytetään havaitsemaan vilpilliset toiminnot rahoitustapahtumissa, verkkotunkeutuminen kyberturvallisuuteen tai laiteviat ennakoivassa kunnossapidossa. Nämä algoritmit oppivat datan normaalit kuviot harjoituksen aikana ja merkitsevät poikkeavuuksiksi tapaukset, jotka eivät ole näiden mallien mukaisia.
Vaikka valvomattomat oppimismallit eivät vaadi merkittyä dataa koulutukseen, ne käyvät kuitenkin läpi koulutusprosessin, jossa opitaan tietojen taustalla oleva rakenne ja saadaan arvokkaita oivalluksia klusteroinnin, ulottuvuuksien vähentämisen ja poikkeamien havaitsemisen kaltaisilla tekniikoilla. Valvomattomia oppimisalgoritmeja hyödyntämällä yritykset ja organisaatiot voivat paljastaa tiedoissaan piilotettuja malleja, tehdä tietoon perustuvia päätöksiä ja saada kilpailuetua nykypäivän datavetoisessa maailmassa.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä