Tutto quello che dovresti sapere sugli algoritmi di apprendimento senza supervisione

Algoritmi di apprendimento senza supervisione

L'apprendimento automatico ha visto molti sviluppi negli ultimi anni e l'apprendimento non supervisionato ne fa parte. L'apprendimento automatico è un argomento ampio ed è per questo che è diviso in tre categorie. Di questi tre, discuteremo dell'apprendimento non supervisionato in questo articolo. L'apprendimento non supervisionato è uno degli argomenti relativamente nuovi nel settore tecnologico.

Ha molte sfide ma anche un vasto elenco di vantaggi. In questo articolo scoprirai cos'è l'apprendimento non supervisionato, come funziona, quali sono i suoi problemi, i suoi vantaggi e quali sono gli algoritmi in esso presenti. L'abbiamo mantenuto il più completo possibile.

Quindi iniziamo.

Che cos'è l'apprendimento non supervisionato?

Quando non si assegna alcuna etichetta all'algoritmo di apprendimento e si lascia che trovi la struttura nell'input da solo, si parla di apprendimento non supervisionato. L'apprendimento non supervisionato è uno dei tre tipi di apprendimento automatico; gli altri due sono l'apprendimento semi-supervisionato e l'apprendimento supervisionato. L'apprendimento senza supervisione può essere un mezzo verso un fine o un obiettivo in sé.

Per comprendere l'apprendimento non supervisionato, immaginalo come un test in cui l'esaminatore non ha una chiave di risposta con cui confrontare le tue risposte. Che prova eccitante sarebbe, giusto? Bene, l'apprendimento non supervisionato ti consente di lavorare con l'input e trovare le risposte che stavi cercando. Forse volevi trovare uno schema nell'input che non avevi notato prima. O forse vuoi capire come vengono distribuiti i dati in uno spazio specifico.

Problemi di apprendimento senza supervisione

L'apprendimento senza supervisione potrebbe essere abbastanza popolare, ma ciò non significa che non abbia i suoi problemi. Ci sono molteplici sfide che puoi affrontare a causa di questi algoritmi. In primo luogo, non puoi capire se stai completando l'attività o meno quando stai utilizzando l'apprendimento non supervisionato.

Questo perché, nell'apprendimento supervisionato, hai uno standard con cui confrontare i tuoi risultati. Definisci le metriche che consentono il processo decisionale sulla base dell'ottimizzazione del modello. Richiamo, precisione e altre misure simili ti aiutano a vedere quanto è accurato il tuo modello. E puoi modificare i parametri di quel modello per migliorare la precisione dello stesso. Se la tua precisione non fosse elevata, otterresti un punteggio di conseguenza, il che significherebbe che devi migliorare il tuo modello.

L'apprendimento non supervisionato non ha etichette. Quindi, è quasi impossibile ottenere una misura oggettiva dell'accuratezza del tuo modello. Come puoi essere sicuro che il tuo algoritmo di clustering k-means abbia trovato il cluster giusto? Come determineresti l'accuratezza del suo output? L'apprendimento supervisionato ti fornisce punteggi di accuratezza per aiutarti a determinare se il tuo output è corretto o meno. Ma con l'apprendimento non supervisionato, non hai quel lusso. Ulteriori informazioni sui tipi di apprendimento supervisionato.

Ora, se l'apprendimento non supervisionato è utile o meno per risolvere un problema dipende da molti fattori. L'apprendimento non supervisionato non sarebbe così diffuso se non avesse applicazioni. Abbiamo discusso della sua importanza nella prossima sezione.

Perché l'apprendimento senza supervisione è necessario

Dopo aver letto le sfide, questo metodo pone, potresti chiederti se è anche utile. Bene, l'apprendimento non supervisionato ha molti vantaggi e alcuni dei motivi per cui è così diffuso sono i seguenti:

• Consente alle macchine di risolvere problemi che le menti umane non possono a causa di pregiudizi o capacità.
• L'apprendimento non supervisionato è adatto per esplorare dati sconosciuti. Se non sai cosa devi trovare, allora questo è il metodo perfetto per te.
• È piuttosto costoso annotare set di dati di grandi dimensioni. Di conseguenza, gli esperti si affidano ad alcuni esempi per lavorare sul problema.
• Se non sai quante classi hanno i dati, dovresti usare algoritmi di apprendimento senza supervisione. Un ottimo esempio di questo è il data mining.

Un ottimo esempio di apprendimento senza supervisione sono i sistemi di raccomandazione. I sistemi di raccomandazione funzionano raccogliendo i dati storici di una persona e suggerendo le loro raccomandazioni di conseguenza. Questi sistemi di raccomandazione utilizzano l'apprendimento non supervisionato per dare tali suggerimenti. Esempi di questi sistemi includono Netflix e YouTube.

Quindi, puoi vedere che l'apprendimento non supervisionato è abbastanza efficace per risolvere un tipo specifico di problema. Ora che ne riconosci l'importanza, possiamo passare a sezioni più dettagliate e dare un'occhiata alle sue categorie.

Categorie di apprendimento non supervisionato

Possiamo classificare l'apprendimento non supervisionato in due categorie:

parametrico

Quando assumi una distribuzione parametrica dei dati, utilizzerai questi algoritmi di apprendimento senza supervisione. In questo caso si pensa che la media e la deviazione standard parametrizzino tutti i membri di una tipica famiglia di distribuzioni. Si presuppone inoltre che i dati provengano da una popolazione che segue una distribuzione di probabilità basata su un insieme specifico di parametri.

Ciò significa che puoi conoscere la probabilità di osservazioni future semplicemente conoscendo la media e la deviazione standard. Utilizzerai l'algoritmo di massimizzazione delle aspettative e la costruzione di modelli di miscele gaussiane per prevedere la classe del campione che hai. Dato che hai etichette di risposta con cui lavorare, è un po' più complicato e impegnativo risolvere tali problemi. Non avresti alcuna misura correttiva con cui confrontare i tuoi risultati.

Non parametrico

In questa categoria si raggruppano i dati in cluster. Ogni cluster di dati indica qualcosa sulle classi e sui tipi degli stessi. È un metodo standard per modellare e analizzare i dati quando si hanno campioni piccoli. Con i modelli non parametrici, non è necessario fare ipotesi sulla distribuzione della popolazione dei dati. Ecco perché un altro nome popolare per l'apprendimento non supervisionato non parametrico è l'apprendimento non supervisionato senza distribuzione.

Concetti essenziali negli algoritmi di apprendimento non supervisionato

Compressione dati

A causa degli elevati costi di archiviazione e dei limiti della nostra potenza di calcolo, siamo continuamente alla ricerca di modi per migliorare l'efficienza delle nostre operazioni sui dati. E un'ottima soluzione a questo proposito è la riduzione della dimensionalità. La riduzione della dimensionalità è un processo presente nell'apprendimento non supervisionato e funziona sulla base di vari concetti simili alla Teoria dell'Informazione.

La riduzione della dimensionalità presuppone che la maggior parte dei dati sia ridondante e che tu possa rappresentare quasi tutte le informazioni in un set di dati utilizzando solo una frazione dei dati di cui disponi.

Due degli algoritmi più popolari utilizzati dagli esperti per questo scopo sono Singular-Value Decomposition e Principal Component Analysis. Il primo fattorizza i tuoi dati nel prodotto altri tre mentre il secondo trova le combinazioni lineari che trasmettono la maggior parte della varianza o differenza presente nei tuoi dati. Ci sono molti algoritmi diversi presenti nell'apprendimento non supervisionato che svolgono una varietà di compiti.

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Riducendo la dimensionalità dei tuoi dati, puoi migliorare la pipeline di machine learning . Se riesci a ridurre i dati in base all'ordine di grandezza, sarai in grado di ridurre sostanzialmente la potenza di calcolo e lo spazio di archiviazione richiesti. Questo ti aiuterà anche a ridurre i costi operativi. Un ottimo esempio di apprendimento senza supervisione, in questo caso, è la visione artificiale. SVD e PCA sono molto utili nella compressione dei dati delle immagini. E gli esperti ne usano uno nella fase di preelaborazione delle pipeline di machine learning.

Raggruppamento

Nel clustering, organizzi i punti dati in gruppi in modo tale che i membri di un gruppo siano in qualche modo simili. È probabilmente il problema più cruciale presente nell'apprendimento non supervisionato. Nel clustering, crei gruppi di punti dati simili e li separi dai punti dati che sono dissimili da loro.

Il clustering si concentra sulla determinazione del raggruppamento interno dell'input. Poiché è un concetto di apprendimento non supervisionato, funziona con dati senza etichetta. Forma gruppi di punti dati in base alla somiglianza che rileva nelle loro caratteristiche. Tuttavia, se un cluster è corretto o meno dipende dall'utente.

Gli algoritmi di clustering sono di quattro tipi e sono i seguenti:

• Algoritmi probabilistici di clustering
• Algoritmi di clustering gerarchico
• Algoritmi di clustering sovrapposti
• Algoritmi di clustering esclusivi

Il nome del primo tipo è autoesplicativo. Il secondo si concentra sull'unione di due cluster più vicini, mentre gli algoritmi sovrapposti utilizzano insiemi fuzzy in modo che un punto possa appartenere a più cluster. I dati dell'ultimo gruppo in modo tale che un punto dati di un cluster non possa appartenere ad altri gruppi.

Modelli generativi

Nei modelli generativi, ottieni i dati di addestramento per generare nuovi campioni da essi. Tali modelli hanno il compito di creare dati simili a quelli che tu fornisci loro. E lo fanno imparando l'essenza dei loro dati in modo efficiente. I modelli generativi possono apprendere le caratteristiche dei dati che fornisci loro e questo è un vantaggio significativo a lungo termine. I set di dati di immagini sono un ottimo esempio di modelli generativi. Con l'aiuto di un set di dati di immagini, puoi produrre molte immagini simili.

Cosa succede dopo?

L'apprendimento non supervisionato è un concetto ampio di apprendimento automatico. Ci sono molti algoritmi presenti in questa categoria e devi aver notato quanta varietà è presente tra di loro. Se vuoi saperne di più su questo argomento, dovresti visitare il nostro blog. Troverai molti articoli utili sull'apprendimento non supervisionato e sull'apprendimento automatico.

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