'n Model sonder toesig in masjienleer vereis nie benoemde data vir opleiding nie, aangesien dit daarop gemik is om patrone en verwantskappe binne die data te vind sonder vooraf gedefinieerde etikette. Alhoewel leer sonder toesig nie die gebruik van benoemde data behels nie, moet die model steeds 'n opleidingsproses ondergaan om die onderliggende struktuur van die data te leer en betekenisvolle insigte te onttrek. Die opleidingsproses in leer sonder toesig behels tegnieke soos groepering, dimensionaliteitvermindering en anomalie-opsporing.
Groeperingsalgoritmes, soos K-beteken groepering of hiërargiese groepering, word algemeen gebruik in leer sonder toesig om soortgelyke datapunte saam te groepeer op grond van hul kenmerke. Hierdie algoritmes help die model om patrone en strukture binne die data te identifiseer deur die data in groepe te verdeel. Byvoorbeeld, in klantsegmentering kan groeperingsalgoritmes kliënte groepeer op grond van hul aankoopgedrag of demografiese inligting, wat besighede in staat stel om spesifieke klantsegmente te teiken met pasgemaakte bemarkingstrategieë.
Dimensionaliteitsverminderingstegnieke, soos Hoofkomponentanalise (PCA) of t-SNE, is ook noodsaaklik in leer sonder toesig om die aantal kenmerke in die data te verminder, terwyl die onderliggende struktuur daarvan bewaar word. Deur die dimensionaliteit van die data te verminder, help hierdie tegnieke die model om komplekse verwantskappe binne die data te visualiseer en te interpreteer. Byvoorbeeld, in beeldverwerking kan dimensievermindering gebruik word om beelde saam te pers terwyl belangrike visuele inligting behou word, wat dit makliker maak om groot datastelle te ontleed en te verwerk.
Anomalie-opsporing is nog 'n belangrike toepassing van leer sonder toesig, waar die model uitskieters of ongewone patrone in die data identifiseer wat van normale gedrag afwyk. Algoritmes vir afwykingsopsporing, soos Isolation Forest of One-Class SVM, word gebruik om bedrieglike aktiwiteite in finansiële transaksies, netwerkindringings in kuberveiligheid of toerustingfoute in voorspellende instandhouding op te spoor. Hierdie algoritmes leer die normale patrone in die data tydens opleiding en merk gevalle wat nie aan hierdie patrone voldoen nie as afwykings.
Alhoewel leermodelle sonder toesig nie gemerkte data vir opleiding vereis nie, ondergaan hulle steeds 'n opleidingsproses om die onderliggende struktuur van die data te leer en waardevolle insigte te onttrek deur tegnieke soos groepering, dimensionaliteitvermindering en anomalie-opsporing. Deur gebruik te maak van leeralgoritmes sonder toesig, kan besighede en organisasies verborge patrone in hul data ontbloot, ingeligte besluite neem en 'n mededingende voordeel in vandag se data-gedrewe wêreld verkry.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning