Semua Yang Harus Anda Ketahui Tentang Algoritma Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Algoritma Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Pembelajaran mesin telah mengalami banyak perkembangan dalam beberapa tahun terakhir, dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah bagian dari itu. Pembelajaran mesin adalah subjek yang luas, dan karena itu dibagi menjadi tiga kategori. Dari ketiganya, kita akan membahas pembelajaran tanpa pengawasan di artikel ini. Pembelajaran tanpa pengawasan adalah salah satu topik yang relatif baru di sektor teknologi.

Ini memiliki banyak tantangan tetapi dengan daftar keuntungan yang luas juga. Dalam artikel ini, Anda akan mengetahui apa itu unsupervised learning, bagaimana cara kerjanya, apa masalahnya, kelebihannya, dan apa saja algoritme yang ada di dalamnya. Kami telah membuatnya sekomprehensif mungkin.

Jadi, mari kita mulai.

Apa itu Pembelajaran Tanpa Pengawasan?

Ketika Anda tidak memberikan label apa pun pada algoritme pembelajaran dan membiarkannya menemukan struktur dalam input dengan sendirinya, itu disebut pembelajaran tanpa pengawasan. Pembelajaran tanpa pengawasan adalah salah satu dari tiga jenis pembelajaran mesin; dua lainnya adalah pembelajaran semi-diawasi dan pembelajaran terawasi. Pembelajaran tanpa pengawasan dapat menjadi sarana menuju tujuan atau tujuan itu sendiri.

Untuk memahami pembelajaran tanpa pengawasan, bayangkan itu sebagai tes di mana penguji tidak memiliki kunci jawaban untuk membandingkan jawaban Anda. Sungguh ujian yang mengasyikkan, bukan? Nah, pembelajaran tanpa pengawasan memungkinkan Anda untuk bekerja dengan masukan dan menemukan jawaban yang Anda cari. Mungkin Anda ingin menemukan pola pada input yang tidak Anda perhatikan sebelumnya. Atau mungkin Anda ingin memahami bagaimana data didistribusikan dalam ruang tertentu.

Masalah Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Pembelajaran tanpa pengawasan mungkin cukup populer, tetapi bukan berarti tidak ada masalah. Ada banyak tantangan yang dapat Anda hadapi karena algoritme ini. Pertama, Anda tidak dapat mengetahui apakah Anda menyelesaikan tugas atau tidak saat Anda menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan.

Itu karena, dalam pembelajaran terawasi, Anda memiliki standar untuk membandingkan hasil Anda. Anda menentukan metrik yang memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan penyetelan model. Ingat, presisi, dan tindakan serupa lainnya membantu Anda melihat seberapa akurat model Anda. Dan Anda dapat mengubah parameter model itu untuk meningkatkan akurasi yang sama. Jika akurasi Anda tidak tinggi, Anda akan mendapatkan skor yang sesuai, yang berarti Anda perlu meningkatkan model Anda.

Pembelajaran tanpa pengawasan tidak memiliki label apa pun. Jadi, hampir tidak mungkin untuk mendapatkan ukuran obyektif dari akurasi model Anda. Bagaimana Anda bisa yakin bahwa algoritme pengelompokan k-means Anda menemukan kluster yang tepat? Bagaimana Anda menentukan keakuratan outputnya? Pembelajaran yang diawasi memberi Anda skor akurasi untuk membantu Anda menentukan apakah hasil Anda benar atau tidak. Tetapi dengan pembelajaran tanpa pengawasan, Anda tidak memiliki kemewahan itu. Pelajari lebih lanjut tentang jenis pembelajaran yang diawasi.

Sekarang, apakah pembelajaran tanpa pengawasan berguna untuk memecahkan masalah atau tidak tergantung pada banyak faktor. Pembelajaran tanpa pengawasan tidak akan begitu lazim jika tidak memiliki aplikasi apa pun. Kami telah membahas pentingnya di bagian berikutnya.

Mengapa Pembelajaran Tanpa Pengawasan Diperlukan

Setelah membaca tantangan, metode ini berpose, Anda mungkin bertanya-tanya apakah itu berguna. Nah, pembelajaran tanpa pengawasan memiliki banyak manfaat, dan beberapa alasan mengapa begitu lazim adalah di bawah ini:

• Ini memungkinkan mesin untuk memecahkan masalah yang tidak dapat dilakukan oleh pikiran manusia karena bias atau kapasitas.
• Pembelajaran tanpa pengawasan cocok untuk mengeksplorasi data yang tidak diketahui. Jika Anda tidak tahu apa yang perlu Anda temukan, maka ini adalah metode yang tepat untuk Anda.
• Ini cukup mahal untuk membubuhi keterangan dataset besar. Akibatnya, para ahli mengandalkan beberapa contoh untuk mengatasi masalah tersebut.
• Jika Anda tidak tahu berapa banyak kelas yang dimiliki data, Anda harus menggunakan algoritme pembelajaran tanpa pengawasan. Contoh yang bagus untuk ini adalah penambangan data.

Contoh pembelajaran tanpa pengawasan yang bagus adalah sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi bekerja dengan mengumpulkan data historis seseorang dan menyarankan rekomendasi mereka sesuai dengan itu. Sistem rekomendasi ini menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk membuat saran tersebut. Contoh sistem ini termasuk Netflix dan YouTube.

Jadi, Anda dapat melihat bahwa pembelajaran tanpa pengawasan cukup efektif untuk memecahkan jenis masalah tertentu. Sekarang setelah Anda mengenali pentingnya, kita dapat beralih ke bagian yang lebih detail dan melihat kategorinya.

Kategori Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Kita dapat mengklasifikasikan pembelajaran tanpa pengawasan dalam dua kategori:

Parametrik

Saat Anda mengasumsikan distribusi data parametrik, Anda akan menggunakan algoritme pembelajaran tanpa pengawasan ini. Dalam hal ini, Anda berpikir bahwa mean dan standar deviasi membuat parameter semua anggota keluarga distribusi yang khas. Anda juga berasumsi bahwa data berasal dari populasi yang mengikuti distribusi probabilitas yang didasarkan pada kumpulan parameter tertentu.

Ini berarti Anda dapat mengetahui probabilitas pengamatan di masa depan hanya dengan mengetahui mean dan standar deviasi. Anda akan menggunakan algoritma ekspektasi-maksimalisasi dan konstruksi Model Campuran Gaussian untuk memprediksi kelas sampel yang Anda miliki. Karena Anda memiliki label jawaban untuk dikerjakan, akan sedikit lebih sulit dan lebih menantang untuk memecahkan masalah seperti itu. Anda tidak akan memiliki tindakan korektif untuk membandingkan hasil Anda.

Non-parametrik

Dalam kategori ini, Anda mengelompokkan data dalam kelompok. Setiap cluster data menunjukkan sesuatu tentang kelas dan tipe yang sama. Ini adalah metode standar untuk memodelkan dan menganalisis data saat Anda memiliki sampel kecil. Dengan model non-parametrik, Anda tidak perlu membuat asumsi tentang distribusi populasi data. Itu sebabnya nama populer lain untuk pembelajaran tanpa pengawasan non-parametrik adalah pembelajaran tanpa pengawasan bebas distribusi.

Konsep Penting dalam Algoritma Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Kompresi data

Karena biaya penyimpanan yang tinggi dan keterbatasan daya komputasi kami, kami terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi operasi data kami. Dan solusi yang bagus dalam hal ini adalah pengurangan dimensi. Pengurangan dimensi adalah proses yang ada dalam pembelajaran tanpa pengawasan, dan bekerja berdasarkan berbagai konsep yang mirip dengan Teori Informasi.

Pengurangan dimensi mengasumsikan bahwa sebagian besar data berlebihan dan Anda dapat mewakili hampir semua informasi dalam kumpulan data hanya dengan menggunakan sebagian kecil dari data yang Anda miliki.

Dua dari ahli algoritma yang paling populer digunakan untuk tujuan ini adalah Dekomposisi Nilai Singular dan Analisis Komponen Utama. Yang pertama memfaktorkan data Anda dalam produk tiga lainnya sementara yang kedua menemukan kombinasi linier yang menyampaikan sebagian besar varians atau perbedaan yang ada dalam data Anda. Ada banyak algoritma berbeda yang ada dalam pembelajaran tanpa pengawasan yang melakukan berbagai tugas.

Baca juga: Ide Proyek Machine Learning untuk Pemula

Dengan mengurangi dimensi data, Anda dapat menyempurnakan alur pembelajaran mesin . Jika Anda dapat mengurangi data berdasarkan urutan besarnya, Anda akan dapat mengurangi daya komputasi dan ruang penyimpanan yang diperlukan secara substansial. Ini akan membantu Anda dalam mengurangi biaya operasional juga. Contoh pembelajaran tanpa pengawasan yang bagus, dalam hal ini, adalah visi komputer. SVD dan PCA cukup berguna dalam kompresi data gambar. Dan para ahli menggunakan salah satunya dalam tahap preprocessing pipeline machine learning.

Kekelompokan

Dalam pengelompokan, Anda mengatur titik data dalam grup sedemikian rupa sehingga anggota grup serupa dalam beberapa cara. Ini mungkin masalah paling penting yang ada dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam pengelompokan, Anda membuat grup titik data yang serupa dan memisahkannya dari titik data yang tidak serupa.

Clustering berfokus pada penentuan pengelompokan internal input. Karena ini adalah konsep pembelajaran tanpa pengawasan, ia bekerja dengan data yang tidak berlabel. Ini membentuk kelompok titik data sesuai dengan kesamaan yang terlihat dalam fitur mereka. Namun, apakah sebuah cluster benar atau tidak tergantung pada pengguna.

Algoritma clustering terdiri dari empat jenis, dan mereka adalah sebagai berikut:

• Algoritma pengelompokan probabilistik
• Algoritma pengelompokan hierarkis
• Algoritma pengelompokan yang tumpang tindih
• Algoritma pengelompokan eksklusif

Nama jenis pertama cukup jelas. Yang kedua berfokus pada penyatuan dua cluster terdekat, sedangkan algoritma yang tumpang tindih menggunakan himpunan fuzzy sehingga suatu titik mungkin dimiliki oleh beberapa cluster. Data satu grup terakhir sedemikian rupa sehingga titik data dari satu cluster tidak dapat dimiliki oleh grup lain.

Model Generatif

Dalam model generatif, Anda mendapatkan data pelatihan untuk menghasilkan sampel baru darinya. Model tersebut memiliki tugas untuk membuat data yang mirip dengan yang Anda berikan kepada mereka. Dan mereka melakukannya dengan mempelajari esensi data mereka secara efisien. Model generatif dapat mempelajari fitur data yang Anda berikan kepada mereka, dan itu merupakan keuntungan jangka panjang yang signifikan. Kumpulan data gambar adalah contoh yang bagus dari model generatif. Dengan bantuan kumpulan data gambar, Anda dapat menghasilkan banyak gambar serupa.

Apa selanjutnya ?

Pembelajaran tanpa pengawasan adalah konsep pembelajaran mesin yang luas. Ada banyak algoritme yang ada dalam kategori ini, dan Anda pasti memperhatikan berapa banyak variasi yang ada di antara mereka. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang topik ini, Anda harus mengunjungi blog kami. Anda akan menemukan banyak artikel berguna tentang pembelajaran tanpa pengawasan dan pembelajaran mesin.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.