Обучение без наблюдение: Обяснение на термина за ИИ

В света на изкуствения интелект и машинното обучение неконтролираното обучение е важен термин.

Как работи неконтролираното обучение

За разлика от контролираното обучение, неконтролираното обучение не изисква етикетирани данни, а позволява на изкуствения интелект сам да разпознава модели и структури в данните.

• Ненаблюдаваното обучение не предоставя на алгоритъма етикетирани данни за обучение. То работи с неструктурирани необработени данни.

• За откриване на модели и сходства в данните алгоритъмът използва техники като клъстеризация и намаляване на размерността.

• Клъстеризацията е един от най-разпространените методи за неконтролирано обучение, при който алгоритъмът групира сходни точки от данни. Това позволява да се открият естествени групи в данните.

• Неконтролираното обучение се използва в много области, включително обработка на реч, разпознаване на изображения, откриване на аномалии и системи за препоръчване.

Полета на приложение на неконтролираното обучение

Неконтролираното обучение се е утвърдило като незаменим инструмент в широк спектър от области на приложение. Възможността за извличане на ценна информация от немаркирани данни открива много нови възможности за компаниите и изследователските институции.

• Компаниите използват неподлежащо на наблюдение обучение, за да сегментират клиентите в различни групи въз основа на поведенчески модели, модели на покупка и предпочитания. Това дава възможност за персонализирани маркетингови стратегии.

• В областта на финансите неконтролираното обучение се използва за откриване на необичайни транзакции или дейности, които могат да означават потенциална измама.

• Неконтролираното обучение може да се използва и за анализ на големи текстови корпуси, за да се идентифицират автоматично съответните теми и да се групират документите по съответния начин.

• При обработката на изображения неконтролираното обучение се използва за сегментиране на обекти или региони в дадено изображение, което е важно за автономното шофиране, медицинските изображения и системите за наблюдение.

• Неконтролираното учене може да се използва и за генеративни модели, като например генеративните мрежи на противниците (Generative Adversarial Networks – GAN), за генериране на нови данни, които наподобяват разпределенията на данните за обучение. Това се прилага главно в областта на изкуството, медиите и създаването на съдържание.