Эта захватывающая технология позволяет алгоритмам машинного обучения учиться самостоятельно, используя простые, немаркированные примеры, часто раскрывая интересные идеи в процессе.

Вы только что наткнулись на термин неконтролируемое машинное обучение?

Обычно используемый аналитиками для поиска скрытых закономерностей в наборах данных, его прелесть заключается в том, что он не требует вмешательства человека. Это означает, что вам не нужно будет сидеть и помогать в его процессах.

Но как именно неконтролируемое обучение приносит вам пользу или влияет на ваши решения? Погрузитесь в мир неконтролируемого машинного обучения, чтобы узнать больше.

Что такое неконтролируемое машинное обучение?

Также известное как неконтролируемое обучение, оно использует машинное обучение для категоризации и анализа неразмеченных данных. Часто используемый в исследовательском анализе данных, его широкий спектр приложений нравится многим владельцам бизнеса и стратегам.

В отличие от обучения с учителем, вы работаете вслепую без четких ценностей. Таким образом, его нельзя применять к большинству подходов к машинному обучению, требующих определенных значений данных или помеченных наборов данных.

Однако, хотя его нельзя применить непосредственно к задачам, требующим результатов регрессии и классификации, он весьма полезен для выявления структуры ваших данных. Это делает его полезным в широком спектре других приложений для обработки данных — от аналитики клиентов до понимания китового языка.

Как машины учатся в этой установке?

Неконтролируемые модели машинного обучения используют входные данные только для обучения. Затем он применяет определенные алгоритмы для автоматического анализа наборов данных. После этого данные разбиваются на группы.

Его основная цель — выяснить взаимосвязи в наборе данных, который он подает. Таким образом, он чаще используется для сбора результатов, когда вы не обязательно знаете, чего ожидать.

Проще говоря, неконтролируемое обучение использует входные данные, чтобы найти значение выходных данных.

Важность неконтролируемого машинного обучения

Неконтролируемое машинное обучение чаще используется, чтобы помочь вам понять вашу существующую клиентскую базу на более глубоком уровне. Поскольку невозможно измерить точность его результатов, неконтролируемое машинное обучение не следует использовать для анализа данных, когда у вас есть ожидаемый результат.

Несмотря на свои недостатки, неконтролируемое машинное обучение по-прежнему остается мощным инструментом анализа данных, который может помочь вам найти неизвестные закономерности. Из-за этого он также часто используется в кибербезопасности, чтобы помочь определить схемы взлома.

Общие подходы к неконтролируемому машинному обучению

Модели обучения без учителя часто используются для решения трех основных задач. В зависимости от ваших потребностей важно знать, какой подход может сработать для вас. Взгляните на эти подходы ниже.

Кластеризация

Наиболее распространенный подход, кластеризация группирует только входные данные на основе сходств и различий. Это полезно для поиска конкретных закономерностей в информации, которую вы предоставляете модели, например, в активности клиентов.

В настоящее время существует четыре подподхода к кластеризации.

  • Эксклюзивная кластеризация утверждает, что точки данных могут появляться только в одной группе — отсюда и название. Это часто используется при сегментации рынка, изображений и документов.
  • В отличие от первого, перекрывающиеся кластеры позволяют точкам данных принадлежать нескольким кластерам.
  • Иерархическая кластеризация,известная как HCA, используется для классификации наборов данных на основе их сходства в соответствии с иерархической структурой. Часто используемый для организации данных социальных сетей, он похож на то, как файлы на вашем компьютере сегментируются в папки.
  • Вероятностная кластеризация используется для решения проблем мягкой кластеризации. В отличие от предыдущих подходов, этот метод группирует точки данных в соответствии с вероятностью их принадлежности к определенным распределениям. Одним из наиболее распространенных примеров является модель смеси Гаусса.

Правила ассоциации

Этот метод следует определенному набору правил для определения отношений между точками данных. Обычно он используется в аналитике потребительской корзины, когда компании анализируют активность клиентов на основе определенных шаблонов.

Вы увидите, что они чаще всего применяются в тактике перекрестных и дополнительных продаж или в механизмах рекомендаций, подобных тем, которые вы видите на таких торговых площадках, как Amazon. Если вы когда-либо видели в своем браузере раздел «Что сегодня в тренде» — скорее всего, это плод подхода с использованием правил ассоциации.

Уменьшение размерности

Такой подход используется для предотвращения переобучения. Когда ваш набор данных имеет высокую плотность значений, уменьшение размерности минимизирует ввод данных в более мелкие фрагменты. Что еще более впечатляет, так это то, что он делает это без ущерба для целостности ваших данных.

Существует несколько методов уменьшения размерности, используемых для предварительной обработки данных, таких как:

  • Анализ главных компонентов или PCA
  • Разложение по сингулярным числам или SVD
  • Автоэнкодеры

Для чего можно использовать неконтролируемое машинное обучение?

Неконтролируемое обучение в основном используется для улучшения пользовательского или клиентского опыта. Помимо этого, у него также есть приложения в области кибербезопасности, социальных сетей и обеспечения качества для систем.

В чистом виде UML может дать вам представление о больших наборах данных, чтобы помочь вам добиться результата. Взгляните на его наиболее распространенные приложения ниже:

Электронная коммерция

Маркетплейсы и интернет-магазины часто применяют метод «клиент, который купил это, также купил». Это не только стимулирует интерес к определенным продуктам, но также помогает продавать клиентам так, как будто вы добавляете им ценности.

Новости

Новости Google — один из лучших примеров обучения без учителя. Платформа классифицирует свои статьи по разделам, помеченным по определенным темам, чтобы их читателям было легче находить нужную информацию.

Компьютерное зрение

Распознавание объектов — один из наиболее распространенных примеров прикладного машинного обучения без учителя. Эти задачи восприятия помогают компьютерам индексировать информацию для распознавания объектов, например, когда вы хотите, чтобы ваша камера автоматически фокусировалась на объекте.

Обнаружение аномалий

Хотя обучение без учителя можно использовать для поиска сходства в наборе данных, оно также эффективно для поиска новых действий. Обычно применяемые в кибербезопасности, аномалии предупреждают аналитика о потенциальной угрозе безопасности или о сомнительных действиях на ваших серверах.

Заключение

Неконтролируемое машинное обучение, возможно, не сможет предоставить вам конкретные значения, но оно очень эффективно, когда дело доходит до предоставления вам ответов. Этот метод машинного обучения нельзя игнорировать — от определения действий ваших клиентов до создания безупречных рекомендаций.

Такие платформы, как Graphite, используют неконтролируемое машинное обучение, чтобы помочь вам более точно сегментировать данные. А самое приятное то, что вам даже не нужно изучать ни строчки кода!

Если вы хотите использовать весь потенциал неконтролируемого машинного обучения, рекомендуется как можно скорее связаться с отраслевыми экспертами.

Первоначально опубликовано на https://graphite-note.com 22 марта 2022 г.