Обучение без учителя – это тип машинного обучения, при котором алгоритмы используются для поиска закономерностей и взаимосвязей в данных без предоставления каких-либо помеченных примеров или ранее существовавших знаний о данных. В отличие от обучения с учителем, где данные помечены, а алгоритм обучен делать прогнозы на основе этих помеченных данных, обучение без учителя полагается на то, что алгоритм самостоятельно обнаруживает основную структуру и взаимосвязи в данных.

Одно из ключевых преимуществ обучения без учителя заключается в том, что его можно применять к огромному количеству данных, даже к данным, которые никак не помечены и не структурированы. Это делает его особенно полезным для выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей в данных, которые могут быть незаметны человеческому глазу.

Одним из наиболее распространенных применений неконтролируемого обучения является кластеризация, когда алгоритм объединяет похожие точки данных в кластеры. Это может быть полезно для различных задач, таких как определение сегментов клиентов в наборе данных историй покупок или группировка изображений по их визуальным характеристикам.

Другое популярное применение неконтролируемого обучения — уменьшение размерности,когда алгоритм стремится уменьшить количество признаков или переменных в наборе данных, сохраняя при этом как можно больше исходной информации. Это может упростить визуализацию и понимание данных, а также повысить производительность алгоритмов обучения с учителем.

Краткое содержание

обучение без учителя – это мощный инструмент в наборе инструментов машинного обучения, позволяющий обнаруживать скрытые закономерности и взаимосвязи в данных без использования помеченных примеров или ранее существовавших знаний. Используя возможности алгоритмов неконтролируемого обучения, специалисты по обработке и анализу данных могут получить ценную информацию о сложных и больших наборах данных и использовать эту информацию для более точного прогнозирования и улучшения процесса принятия решений.

Счастливого обучения!!!

⊂◉‿◉つ

Для практической реализации посетите мой репозиторий Github.

Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение/глубокое обучение/НЛП/компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле Linkedin.