Машинное обучение без учителя – это раздел машинного обучения, в котором алгоритмы обучаются из непомеченных данных. В отличие от обучения с учителем, где алгоритмы тренируются на помеченных примерах, обучение без учителя позволяет алгоритмам находить закономерности или скрытые структуры в неотмеченных данных.
Кластеризация
Одна из основных задач обучения без учителя – это кластеризация. Кластеризация позволяет группировать похожие объекты в один кластер на основе их сходства. Алгоритмы кластеризации помогают выделить группы данных с общими характеристиками и находить скрытые структуры в данных.
Ассоциативные правила
Еще одной задачей обучения без учителя является поиск ассоциативных правил. Ассоциативные правила используются для выявления скрытых связей между объектами в наборе данных. Алгоритмы поиска ассоциативных правил позволяют выявить, например, ассоциацию между покупками товаров в магазине, чтобы предложить клиентам релевантные товары.
Понижение размерности
Задача понижения размерности также относится к обучению без учителя. Понижение размерности позволяет уменьшить количество исходных признаков в данных, при этом сохраняя наиболее значимые характеристики. Это позволяет не только сократить время обработки данных, но и улучшить качество моделей машинного обучения.
Машинное обучение без учителя играет важную роль в анализе данных и позволяет выявлять незаметные человеческому глазу закономерности и знания. Кластеризация, поиск ассоциативных правил и понижение размерности – это лишь некоторые из задач, которые могут быть решены при помощи алгоритмов обучения без учителя.
