Неконтролируемое обучение: объяснение термина ИИ

В мире искусственного интеллекта и машинного обучения важным термином является бесконтрольное обучение.

Как работает бесконтрольное обучение

В отличие от контролируемого обучения, неконтролируемое обучение не требует маркированных данных, а позволяет ИИ самостоятельно распознавать закономерности и структуры в данных.

• Неконтролируемое обучение не предоставляет алгоритму меченых обучающих данных. Оно работает с неструктурированными исходными данными.
• Для выявления закономерностей и сходств в данных алгоритм использует такие методы, как кластеризация и снижение размерности.
• Кластеризация — один из наиболее распространенных методов обучения без контроля, при котором алгоритм группирует похожие точки данных вместе. Это позволяет обнаружить в данных естественные группировки.
• Бесконтрольное обучение используется во многих областях, включая обработку речи, распознавание изображений, обнаружение аномалий и рекомендательные системы.

Области применения неконтролируемого обучения

Неконтролируемое обучение зарекомендовало себя как незаменимый инструмент в самых разных областях применения. Способность извлекать ценную информацию из немаркированных данных открывает множество новых возможностей для компаний и исследовательских институтов.

• Компании используют метод ненаблюдаемого обучения для сегментирования клиентов на различные группы на основе поведенческих моделей, покупательских предпочтений и предпочтений. Это позволяет реализовать персонализированные маркетинговые стратегии.
• В финансовой сфере метод обучения без подстройки используется для обнаружения необычных транзакций или действий, которые могут указывать на потенциальное мошенничество.
• Бессодержательное обучение также может использоваться для анализа больших текстовых массивов с целью автоматического определения релевантных тем и соответствующей группировки документов.
• В обработке изображений метод обучения без контроля используется для сегментации объектов или областей на изображении, что важно для автономного вождения, медицинской визуализации и систем наблюдения.
• Неподконтрольное обучение может также использоваться для генеративных моделей, таких как генеративные адверсарные сети (GAN), для генерации новых данных, которые напоминают распределения обучающих данных. В основном это применяется в области искусства, медиа и создания контента.