教師なし機械学習はどのように機能しますか？

教師なし学習とは、分類またはラベル付けされていない情報を使用したAIシステムのトレーニングを指します。 これが理想的に意味するのは、アルゴリズムが事前のガイダンスなしに情報に基づいて行動しなければならないということです。
教師なし学習では、マシンは類似点と相違点に関する分類されていない/順序付けられていない情報をグループ化します。 これは、マシンがデータを分類するためのカテゴリを提供せずに実行されます。 このような学習を使用するシステムは、一般に生成学習モデルに関連付けられています。

教師なし機械学習はどのように機能しますか？

教師なし学習では、AIシステムにラベルなし、分類されていないデータが提示され、システムのアルゴリズムは事前のトレーニングなしでデータに作用します。 出力は、コード化されたアルゴリズムに依存します。 システムを教師なし学習にかけることは、そのシステムの機能をテストするための確立された方法です。
教師なし学習アルゴリズムは、教師あり学習システムよりも複雑な処理タスクを実行できます。 ただし、教師なし学習は、代替モデルよりも予測できない可能性があります。 教師なしモデルを使用してトレーニングされたシステムは、たとえば、猫と犬を区別する方法を独自に理解する可能性があります。また、異常な品種に対処するために予期しない望ましくないカテゴリを追加する可能性があります。注文。

教師なし学習アルゴリズムの場合、AIシステムにはラベルも分類もされていないデータセットが表示されます。 このシステムは事前のトレーニングを受けていないことに注意してください。 本質的に、教師なし学習は教師なしでの学習と考えることができます。
教師あり学習の場合、システムには入力と出力の両方があります。 したがって、目的の出力と観測された出力の違いに応じて、システムは学習および改善するように設定されます。 ただし、教師なし学習の場合、システムには入力のみがあり、出力はありません。
機械学習とは何ですか、なぜそれが重要なのか

教師なし学習は、データマイニングと特徴抽出に関連するタスクで非常に役立ちます。 教師なし学習の最終的な目標は、データ内の隠れた傾向やパターンを発見すること、または目的の特徴を抽出することです。 前に述べたように、教師なし学習は、事前の知識や学習なしで入力データセットのみを扱います。 したがって、教師なし学習には2つのタイプがあります。

パラメトリック教師なし学習

パラメトリック教師なし学習は、データのパラメトリック分布を前提としています。 これが意味するのは、このタイプの教師なし学習は、データがいくつかのパラメーターに基づく特定の確率分布に従う母集団からのものであると想定しているということです。 理論的には、オブジェクトのファミリーの正規分布を考慮すると、すべてのメンバーが同様の特性を持ち、常に平均と標準偏差によってパラメーター化されていることがわかります。 これは、平均と標準偏差がわかっていて、分布が正規分布である場合、将来の観測の確率を非常に簡単に見つけることができることを意味します。 パラメトリック教師なし学習は、利用可能なラベルがないため、標準の教師あり学習よりもはるかに困難です。 したがって、出力をテストするための事前定義された精度の尺度はありません。

ノンパラメトリック教師なし学習

ノンパラメトリック教師なし学習とは、入力データセットのクラスタリングを指します。 各クラスターは、本質的に、セットに存在するデータ項目のカテゴリーとクラスについて何かを言います。 これは、サンプルサイズが小さいデータのモデリングと分析に最も一般的に使用される方法です。 これらの方法は、パラメトリック学習の場合とは異なり、モデラーが母集団全体の分布について仮定する必要がないため、分布のない方法とも呼ばれます。
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この時点で、クラスタリングとはどういう意味かを少し掘り下げることが不可欠です。

では、クラスタリングとは何ですか？

クラスタリングは、教師なし学習に関して最も重要な基礎となる概念の1つです。 分類されていないデータのコレクションで構造またはパターンを見つけることを扱います。 クラスターの簡単な定義は、「クラスの各メンバーがいずれかの方法で他のメンバーと類似するように、オブジェクトをクラスにグループ化するプロセス」である可能性があります。
したがって、クラスターは、クラスター間で「類似」し、他のクラスターのオブジェクトと「非類似」であるデータオブジェクトのコレクションとして簡単に定義できます。

教師なし機械学習のアプリケーション

教師なし機械学習の目標は、以前は隠されていたデータのパターンと傾向を明らかにすることです。 ただし、ほとんどの場合、データパターンは、教師あり機械学習で達成できることの近似値としては不十分です。たとえば、顧客を個人として扱い、高度にパーソナライズされた通信を提供するのではなく、顧客を大きなグループに分割します。 教師なし学習の場合、結果がどうなるかわからないため、予測モデルを設計する必要がある場合は、教師あり学習の方が現実の状況でより理にかなっています。
教師なし機械学習を使用するための理想的なユースケースは、望ましい結果に関するデータがない場合です。 たとえば、まったく新しい製品のターゲット市場を決定する必要がある場合です。 ただし、消費者ベースをより適切に分類したい場合は、教師あり学習がより適切なオプションです。
機械学習の5つの画期的なアプリケーション

教師なし機械学習手法のいくつかのアプリケーションを見てみましょう。

1. 教師なし学習は、データセットからの異常検出に非常に役立ちます。 異常検出とは、データのコレクションから重要なデータポイントを見つけることです。 これは、不正なトランザクションを見つけたり、ハードウェアの壊れた部分を発見したり、データ入力中に侵入した可能性のある外れ値を特定したりするのに非常に便利です。
2. アソシエーションマイニングとは、データセット内で一緒に発生する一連のアイテムを識別することを意味します。 これは、アナリストが一緒に購入することが多い商品を見つけることができるため、バスケット分析に非常に役立つ手法です。 データをクラスタリングしないとアソシエーションマイニングは不可能です。クラスタリングについて話すときは、教師なし機械学習アルゴリズムについて話します。
3. 教師なし学習のもう1つのユースケースは、次元削減です。 これは、データセット内の特徴の数を減らし、それによってより良いデータ前処理を可能にすることを指します。 潜在変数モデルはこの目的で一般的に使用され、教師なし学習アルゴリズムを使用することによってのみ可能になります。

教師なし学習を使用して明らかになったパターンと傾向は、後で教師あり学習アルゴリズムを適用するときにも役立ちます。たとえば、教師なし学習は、データセットでクラスター分析を実行するのに役立ち、選択した任意のクラスターで教師あり学習を使用できます。必要。
機械学習エンジニア：神話と現実

全体として、機械学習と人工知能は非常に複雑な分野であり、遭遇する高度なAIシステムは、おそらくさまざまな学習アルゴリズムとメカニズムの組み合わせを使用しているでしょう。 そうは言っても、初心者の場合は、すべての主要な学習テクニックを中心に展開する重要なポイントを知っていることが不可欠です。

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教師なし学習アルゴリズムの微妙な点を明らかにすることができたと思います。 ご不明な点がございましたら、下のコメント欄にご記入ください。