Алгоритмы обучения без учителя помогают интерпретировать сложные данные.
Неконтролируемое обучение является частью алгоритмов машинного обучения. В неконтролируемом обучении машина сама идентифицирует различные шаблоны. Неконтролируемое обучение использует алгоритмы искусственного интеллекта для выявления различных моделей из данных, поскольку здесь точки данных не классифицируются и не классифицируются. Таким образом, алгоритмы здесь должны категоризировать и идентифицировать различные наборы данных по своим известным без какой-либо внешней помощи.
При доставке желаемого результата. Говоря более простым языком, скажу, что здесь алгоритмы должны дифференцировать все данные по их сходству и различию, не имея при этом каких-либо конкретных групповых данных для их классификации. В связи с чем его использование для ИИ-стартапов чрезвычайно полезно для предоставления более качественных продуктов.
Неконтролируемое обучение и его работа
Как мы видели в моделях неконтролируемого обучения, им не назначены какие-либо конкретные данные. Из-за чего модели неконтролируемого обучения должны группировать и идентифицировать набор данных, отличный от заданных данных, для получения желаемого результата. Чтобы понять его работу более точно, взгляните на пример ниже:
Как мы упоминали в алгоритме обучения без учителя, данные, которые предоставляются, не классифицируются и не идентифицируются. Здесь входные данные содержат изображения льва и тигра, которые не сгруппированы и не помечены. Данные, которые предоставляются для обучения модели, будут интерпретироваться с помощью формы, размера и различных шаблонов. Затем с помощью различных алгоритмов в соответствии с входными данными они делятся на разные группы или классифицируются, и желаемый результат будет доставлен.
Типы алгоритмов обучения без учителя
Алгоритмы неконтролируемого обучения помогают группировать данные в соответствии с их сходствами и различиями. В основном, в зависимости от данных решается, какой тип алгоритма выгоден. Неконтролируемые алгоритмы делятся на два типа:
- Кластеризация. Это метод, при котором объекты в одном кластере больше похожи друг на друга, чем объекты из разных кластеров.
- Ассоциация. Это метод, используемый в алгоритмах обучения без учителя для выявления взаимосвязи между различными наборами данных.
Несколько алгоритмов обучения без учителя
- Алгоритм иерархической кластеризации
- Кластеризация K-средних
- Алгоритм максимизации ожидания
- Нечеткий алгоритм C-средних
- Разложение по сингулярным значениям
- Нейронные сети
Следовательно, мы можем сказать, что алгоритмы обучения без учителя более выгодны, чем алгоритмы обучения с учителем. Когда мы имеем дело со сложными данными.
