Miten oppiminen tapahtuu valvomattomissa koneoppimisjärjestelmissä?
Valvomaton koneoppiminen on koneoppimisen kriittinen osa-alue, joka sisältää algoritmien harjoittamisen datalle ilman merkittyjä vastauksia. Toisin kuin ohjattu oppiminen, jossa malli oppii tietojoukosta, joka sisältää syöte-lähtö-pareja, ohjaamaton oppiminen toimii datalla, josta puuttuu selkeät ohjeet halutusta tuloksesta. Ohjaamattoman oppimisen ensisijainen tavoite on tunnistaa datasta piilotetut kuviot, rakenteet tai suhteet. Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen skenaarioissa, joissa tietoja on runsaasti, mutta niistä puuttuu tarvittavat merkinnät tai kun merkintäprosessi on kallis tai aikaa vievä.
Ohjaamattoman oppimisen peruskäsitteet
1. Clustering: Klusterointi on yksi yleisimmistä ohjaamattoman oppimisen tekniikoista. Se sisältää objektijoukon ryhmittelyn siten, että saman ryhmän (tai klusterin) objektit ovat samankaltaisempia toistensa kanssa kuin muiden ryhmien objektit. Samankaltaisuus määritellään usein etäisyysmittarin perusteella. Suosittuja klusterointialgoritmeja ovat K-Means, Hierarchical Clustering ja DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise).
- K-tarkoittaa klusterointia: Tämä algoritmi jakaa tiedot K-klusteriin, joissa jokainen datapiste kuuluu klusteriin, jolla on lähin keskiarvo, ja se toimii klusterin prototyyppinä. Prosessi sisältää aloituskeskittymien valitsemisen, pisteiden osoittamisen lähimmälle sentroidille ja sentroidien uudelleenlaskemisen nykyisten klusterin jäsenten perusteella. Tämä iteratiivinen prosessi jatkuu konvergenssiin asti, jolloin sentroidit eivät enää muutu merkittävästi.
- Hierarkkinen klusterointi: Tämä menetelmä rakentaa klustereiden hierarkian joko agglomeratiivisesti (alhaalta ylös) tai jakavasti (ylhäältä alas). Agglomeratiivinen klusterointi alkaa jokaisesta datapisteestä yhtenä klusterina ja yhdistää ne iteratiivisesti linkityskriteerin, kuten yksittäisen linkin tai täydellisen linkityksen, perusteella, kunnes muodostuu yksi klusteri. Divisive klusterointi toimii päinvastaiseen suuntaan, alkaen kaikista datapisteistä yhdessä klusterissa ja jakamalla ne rekursiivisesti.
- DBSCAN: Tämä tiheyteen perustuva klusterointialgoritmi ryhmittelee yhteen pisteet, jotka ovat tiiviisti pakattu yhteen ja merkitsee poikkeaviksi pisteet, jotka sijaitsevat yksinäisillä alueilla. Se vaatii kaksi parametria: epsilon (ε), joka määrittää kahden näytteen välisen maksimietäisyyden, jotta toinen katsotaan olevan toisen lähellä, ja pisteiden vähimmäismäärä, joka tarvitaan tiheän alueen muodostamiseen.
2. Ulottuvuuden pienentäminen: Tämä tekniikka vähentää tarkasteltavien satunnaismuuttujien määrää hankkimalla joukon päämuuttujia. Se on välttämätön suuriulotteisen tiedon käsittelyssä ja auttaa visualisoimaan tietoja, vähentämään tallennus- ja laskenta-aikaa sekä poistamaan kohinaa. Pääkomponenttianalyysi (PCA) ja t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) ovat laajalti käytettyjä ulottuvuuden vähentämistekniikoita.
- Pääkomponenttianalyysi (PCA): PCA muuntaa alkuperäiset tiedot uudeksi koordinaattijärjestelmäksi, jossa datan minkä tahansa projektion suurin varianssi on ensimmäisellä akselilla (kutsutaan ensimmäiseksi pääkomponentiksi), toiseksi suurin varianssi toiselle akselille ja niin edelleen. Tämä muunnos saadaan aikaan alkuperäisten muuttujien lineaarisella yhdistelmällä.
- t-SNE: Toisin kuin PCA, joka on lineaarinen menetelmä, t-SNE on ei-lineaarinen ulottuvuuden vähentämistekniikka, joka sopii erityisen hyvin korkeaulotteisen datan upottamiseen kaksi- tai kolmiulotteiseen tilaan, joka voidaan sitten visualisoida. Se minimoi eron kahden jakauman välillä: jakauman, joka mittaa syöteobjektien pareittain yhtäläisyyksiä korkean ulottuvuuden avaruudessa, ja jakauman, joka mittaa vastaavien matalaulotteisten pisteiden pareittain yhtäläisyyksiä.
3. Yhdistyksen sääntöjen oppiminen: Tätä tekniikkaa käytetään löytämään mielenkiintoisia suhteita muuttujien välillä suurista tietokannoista. Sitä käytetään usein markkinakori-analyysissä, jossa tavoitteena on tunnistaa erät, jotka usein esiintyvät transaktioissa. Apriori-algoritmi on klassinen algoritmi, jota käytetään usein esiintyvien kohteiden louhintaan ja assosiaatiosääntöjen oppimiseen.
- Apriori -algoritmi: Tämä algoritmi toimii tietokannassa, joka sisältää tapahtumia, kuten asiakkaiden ostamia tuotteita. Se tunnistaa tietokannassa usein esiintyvät yksittäiset kohteet ja laajentaa ne suurempiin alkiosarjoihin, kunhan niitä esiintyy riittävän usein tietokannassa. Algoritmin keskeinen näkemys on tukitoimenpiteen antimonotonisuus, joka takaa, että jos alkiosarja on harvinainen, myös kaikki sen superjoukot ovat harvinaisia.
Kuinka oppiminen tapahtuu valvomattomissa järjestelmissä
Valvomattomat oppimisjärjestelmät toimivat tutkimalla tietojen luontaista rakennetta. Oppimisprosessi voidaan kuvata useissa vaiheissa:
1. Tietojen etsintä: Aluksi tietoja tutkitaan sen jakautumisen, kuvioiden ja mahdollisten poikkeavuuksien ymmärtämiseksi. Tämä vaihe sisältää usein tietojen visualisoinnin ja yhteenvetotilastojen laskemisen, mikä voi antaa käsityksen tietojen ominaisuuksista ja ohjata sopivien ohjaamattomien oppimistekniikoiden valintaa.
2. Mallin valinta: Tietojen tutkimisen perusteella valitaan sopiva ohjaamaton oppimismalli. Mallin valinta riippuu tietojen luonteesta ja kyseessä olevasta ongelmasta. Esimerkiksi jos tavoitteena on ryhmitellä samanlaisia datapisteitä, klusterointialgoritmit olisivat sopivia. Jos tavoitteena on vähentää ulottuvuutta, PCA:n tai t-SNE:n kaltaiset tekniikat voivat olla sopivampia.
3. Mallin löytäminen: Valittua mallia sovelletaan sitten tietoihin kuvioiden paljastamiseksi. Klusteroinnissa tämä edellyttää tietojen osiointia ryhmiin samankaltaisuuden perusteella. Mittasuhteiden vähentämisessä tämä edellyttää tietojen muuntamista alemman ulottuvuuden tilaan säilyttäen samalla mahdollisimman paljon alkuperäistä varianssia.
4. Arviointi ja tulkinta: Toisin kuin ohjattu oppiminen, jossa mallin suorituskykyä voidaan arvioida käyttämällä merkittyjä tietoja, ohjaamaton oppiminen vaatii erilaisia arviointistrategioita. Klusteroinnissa käytetään arviointimittareita, kuten siluettipisteitä, Davies-Bouldin-indeksiä tai klusterin sisäistä neliösummaa, arvioimaan klusterien laatua. Mittasuhteiden vähentämiseksi tulosten tulkitsemiseen käytetään usein visualisointitekniikoita.
5. Iteratiivinen tarkennus: Ohjaamaton oppiminen on usein iteratiivinen prosessi. Arvioinnin ja tulkinnan perusteella mallia voidaan jalostaa säätämällä parametreja, valitsemalla erilaisia ominaisuuksia tai jopa valitsemalla eri algoritmin. Tämä iteratiivinen prosessi jatkuu, kunnes tyydyttävät mallit tai rakenteet löydetään.
Ohjaamattoman oppimisen käytännön sovellukset
Ohjaamattomalla oppimisella on laaja valikoima sovelluksia eri aloilla:
- Asiakassegmentointi: Yritykset käyttävät klusterointitekniikoita segmentoidakseen asiakaskuntansa erillisiin ryhmiin ostokäyttäytymisen, väestörakenteen tai muiden ominaisuuksien perusteella. Tämä segmentointi mahdollistaa kohdistetuimmat markkinointistrategiat ja henkilökohtaiset asiakaskokemukset.
- Poikkeamien havaitseminen: Valvomatonta oppimista käytetään havaitsemaan poikkeavuuksia tai poikkeavia tiedoissa, jotka voivat viitata vilpilliseen toimintaan, verkkotunkeutumiseen tai muihin epänormaaleihin tapahtumiin. Tekniikoita, kuten klusterointia tai tiheysestimointia, käytetään tunnistamaan tietopisteet, jotka poikkeavat merkittävästi normista.
- Kuvien pakkaus: Mittasuhteiden vähentämistekniikoita, kuten PCA:ta, käytetään kuvatietojen pakkaamiseen vähentämällä ominaisuuksien määrää ja säilyttäen samalla olennaiset tiedot. Tämä pakkaus on tärkeä kuvatietojen tehokkaan tallennuksen ja siirron kannalta.
- Geeniekspressioanalyysi: Bioinformatiikassa ohjaamatonta oppimista käytetään geenien ilmentymistietojen analysointiin kuvioiden tunnistamiseksi ja samanlaisten geenien tai näytteiden ryhmittelyyn. Tämä analyysi voi paljastaa näkemyksiä geenien toiminnasta ja säätelystä.
- Asiakirjojen ryhmittely: Luonnollisen kielen käsittelyssä ohjaamatonta oppimista käytetään asiakirjojen klusterointiin sisällön samankaltaisuuden perusteella. Tätä klusterointia voidaan käyttää suurten dokumenttikokoelmien järjestämiseen, haun ja haun parantamiseen tai sisällön yhteenvetoon.
Haasteet ja rajoitukset
Vaikka ohjaamaton oppiminen tarjoaa merkittäviä etuja, se sisältää myös useita haasteita:
- Perustotuuden puute: Merkittyjen tietojen puuttuminen tekee ohjaamattomien oppimismallien suorituskyvyn arvioinnista haastavaa. Tämä pohjatotuuden puute vaatii vaihtoehtoisten arviointimittareiden ja -tekniikoiden kehittämistä.
- skaalautuvuus: Valvomattomat oppimisalgoritmit voivat olla laskennallisesti intensiivisiä, etenkin suurilla tietojoukoilla. Skaalautuvuus tulee huolenaiheeksi, kun käsitellään suuriulotteisia tietoja tai kun tietopisteiden määrä on suuri.
- tulkittavuutta: Valvomattomien oppimismallien löytämiä malleja voi olla vaikea tulkita, varsinkin monimutkaisilla malleilla tai korkeadimensionaalisilla tiedoilla. Sen varmistaminen, että tulokset ovat merkityksellisiä ja käyttökelpoisia, vaatii huolellista analysointia ja alan asiantuntemusta.
- Parametrin herkkyys: Monet valvomattomat oppimisalgoritmit vaativat parametrien valinnan, kuten K-Meansin klusterien lukumäärän tai t-SNE:n hämmennyksen. Näiden parametrien valinta voi vaikuttaa merkittävästi tuloksiin, ja optimaalisten arvojen valintaan liittyy usein yritystä ja erehdystä.
Näistä haasteista huolimatta valvomaton oppiminen on edelleen tehokas työkalu koneoppimisarsenaalissa, mikä mahdollistaa piilotettujen kuvioiden ja rakenteiden löytämisen tiedosta ilman merkittyjä esimerkkejä. Sen sovellukset laajenevat jatkuvasti, kun enemmän tietoa tulee saataville ja laskentaominaisuudet kehittyvät.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mitä on regularisointi?
- Onko olemassa koulutustyyppiä tekoälymalli, jossa sekä ohjattua että ohjaamatonta oppimistapa toteutetaan samanaikaisesti?
- Kuinka käyttää Fashion-MNIST-tietojoukkoa Google Cloud Machine Learningissa/AI Platformissa?
- Millaisia koneoppimisalgoritmeja on olemassa ja miten ne valitaan?
- Kun ydin on haaroittunut datalla ja alkuperäinen on yksityinen, voiko haarukka olla julkinen, ja jos on, se ei ole tietosuojaloukkaus?
- Voidaanko NLG-mallilogiikkaa käyttää muihin tarkoituksiin kuin NLG:hen, kuten kaupankäynnin ennustamiseen?
- Mitkä ovat koneoppimisen yksityiskohtaisempia vaiheita?
- Onko TensorBoard suosituin työkalu mallien visualisointiin?
- Miten tietoja puhdistettaessa voidaan varmistaa, että tiedot eivät ole puolueellisia?
- Miten koneoppiminen auttaa asiakkaita palvelujen ja tuotteiden ostamisessa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä