Обучение без учителя: основы и примеры

Обучение без учителя: основы и примеры

Обучение без учителя - это метод машинного обучения, при котором алгоритмы обучаются на основе неразмеченных данных. В отличие от обучения с учителем, где данные размечены и имеют явные метки классов, в обучении без учителя алгоритмы самостоятельно находят закономерности и структуры в данных. Основная идея обучения без учителя заключается в том, чтобы позволить алгоритмам самостоятельно извлекать информацию из данных и находить скрытые шаблоны и структуры. Это позволяет решать такие задачи, как кластеризация, снижение размерности, поиск аномалий и генерация новых данных. Примерами алгоритмов обучения без учителя являются методы кластеризации, такие как k-средних и DBSCAN, алгоритмы снижения размерности, такие как метод главных компонент и t-SNE, а также генеративные модели, такие как автокодировщики и генеративные состязательные сети (GAN). Обучение без учителя имеет множество применений в различных областях, таких как анализ данных, компьютерное зрение, обработка естественного языка и многое другое. Этот подход позволяет извлекать ценную информацию из больших объемов данных и находить скрытые закономерности, которые могут быть полезны для принятия решений и решения различных задач.

Создана 03.10.2023