无监督学习： 人工智能术语解释

在人工智能和机器学习领域，无监督学习是一个重要术语。

无监督学习是如何工作的。

与监督学习不同，无监督学习不需要标注数据，而是允许人工智能自行识别数据中的模式和结构。

• 无监督学习不向算法提供贴有标签的训练数据。它使用的是非结构化的原始数据。无监督学习
• 为了检测数据中的模式和相似性，该算法使用聚类和降维等技术。
• 聚类是无监督学习中最常见的方法之一，算法会将相似的数据点分组。这样就能在数据中发现自然分组。
• 无监督学习应用于许多领域，包括语音处理、图像识别、异常检测和推荐系统。

无监督学习的应用领域

无监督学习已成为广泛应用领域不可或缺的工具。从无标签数据中提取有价值信息的能力为公司和研究机构开辟了许多新的可能性。

• 公司利用无监督学习技术，根据行为模式、购买模式和偏好将客户划分为不同的群体。这样就能实现个性化营销策略。
• 在金融领域，无监督学习（Unsupervised Learning）被用来检测可能表明潜在欺诈行为的异常交易或活动。
• 无监督学习还可用于分析大型文本库，自动识别相关主题并对文档进行相应分组。
• 在图像处理中，无监督学习用于分割图像中的对象或区域，这对自动驾驶、医疗成像和监控系统非常重要。
• 无监督学习也可用于生成模型，如生成对抗网络（GAN），以生成与训练数据分布相似的新数据。这主要应用于艺术、媒体和内容创作领域。