Järelevalveta mudel masinõppes ei nõua koolituseks märgistatud andmeid, kuna selle eesmärk on leida andmete seest mustreid ja seoseid ilma eelnevalt määratletud siltideta. Kuigi järelevalveta õppimine ei hõlma märgistatud andmete kasutamist, peab mudel siiski läbima koolitusprotsessi, et õppida tundma andmete aluseks olevat struktuuri ja saada sisukaid teadmisi. Järelevalveta õppimise koolitusprotsess hõlmab selliseid meetodeid nagu rühmitamine, mõõtmete vähendamine ja anomaaliate tuvastamine.
Klasterdamisalgoritme, nagu K-keskmiste klasterdamine või hierarhiline rühmitamine, kasutatakse tavaliselt järelevalveta õppes sarnaste andmepunktide rühmitamiseks nende omaduste põhjal. Need algoritmid aitavad mudelil tuvastada andmetes mustreid ja struktuure, jagades andmed klastritesse. Näiteks klientide segmenteerimisel saavad rühmitusalgoritmid rühmitada kliente nende ostukäitumise või demograafilise teabe alusel, võimaldades ettevõtetel sihtida konkreetseid kliendisegmente kohandatud turundusstrateegiatega.
Mõõtmete vähendamise tehnikad, nagu põhikomponentide analüüs (PCA) või t-SNE, on samuti olulised järelevalveta õppimisel, et vähendada andmetes olevate tunnuste arvu, säilitades samal ajal nende alusstruktuuri. Andmete mõõtmeid vähendades aitavad need meetodid mudelil visualiseerida ja tõlgendada keerulisi seoseid andmete sees. Näiteks pilditöötluses saab mõõtmete vähendamist kasutada piltide tihendamiseks, säilitades samal ajal olulise visuaalse teabe, mis muudab suurte andmekogumite analüüsimise ja töötlemise lihtsamaks.
Anomaaliate tuvastamine on veel üks oluline järelevalveta õppimise rakendus, kus mudel tuvastab andmetes kõrvalekalded või ebatavalised mustrid, mis erinevad tavapärasest käitumisest. Anomaaliate tuvastamise algoritme, nagu Isolation Forest või One-Class SVM, kasutatakse pettuste tuvastamiseks finantstehingutes, küberturvalisuse võrgu sissetungimise või ennustava hoolduse seadmete rikete tuvastamiseks. Need algoritmid õpivad treeningu ajal andmete tavalisi mustreid ja märgivad nendele mustritele mittevastavad eksemplarid anomaaliatena.
Kuigi järelevalveta õppemudelid ei vaja koolituseks märgistatud andmeid, läbivad nad siiski koolitusprotsessi, et õppida andmete aluseks olevat struktuuri ja saada väärtuslikke teadmisi selliste tehnikate abil nagu rühmitamine, dimensioonide vähendamine ja anomaaliate tuvastamine. Järelevalveta õppealgoritmide abil saavad ettevõtted ja organisatsioonid avastada oma andmetes peidetud mustreid, teha teadlikke otsuseid ja saavutada tänapäeva andmepõhises maailmas konkurentsieelise.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning