Wszystko, co powinieneś wiedzieć o nienadzorowanych algorytmach uczenia się

Nienadzorowane algorytmy uczenia się

W ostatnich latach uczenie maszynowe znacznie się rozwinęło, a uczenie bez nadzoru jest tego częścią. Uczenie maszynowe to szeroki temat, dlatego podzielono je na trzy kategorie. Spośród tych trzech omówimy w tym artykule naukę nienadzorowaną. Nauka nienadzorowana jest jednym ze stosunkowo nowych tematów w sektorze technologii.

Ma wiele wyzwań, ale ma też ogromną listę zalet. W tym artykule dowiesz się, czym jest uczenie nienadzorowane, jak działa, jakie są jego problemy, jakie ma zalety i jakie są w nim algorytmy. Zadbaliśmy o to, aby był jak najbardziej wszechstronny.

Więc zacznijmy.

Co to jest nauka nienadzorowana?

Kiedy nie nadajesz żadnych etykiet algorytmowi uczącemu i pozwalasz mu samodzielnie znaleźć strukturę w danych wejściowych, nazywa się to uczeniem nienadzorowanym. Uczenie nienadzorowane jest jednym z trzech typów uczenia maszynowego; pozostałe dwa to uczenie się częściowo nadzorowane i uczenie nadzorowane. Nauka nienadzorowana może być środkiem do osiągnięcia celu lub celem samym w sobie.

Aby zrozumieć uczenie się bez nadzoru, wyobraź sobie, że jest to test, w którym egzaminator nie ma klucza odpowiedzi, z którym mógłby porównać twoje odpowiedzi. Cóż to byłby za ekscytujący test, prawda? Cóż, nauka bez nadzoru umożliwia pracę z danymi wejściowymi i znajdowanie odpowiedzi, których szukałeś. Może chciałeś znaleźć wzorzec w wejściu, którego wcześniej nie zauważyłeś. A może chcesz zrozumieć, jak dane są rozmieszczane w określonej przestrzeni.

Problemy uczenia się bez nadzoru

Nauka bez nadzoru może być dość popularna, ale to nie znaczy, że nie ma problemów. Istnieje wiele wyzwań, z którymi możesz się zmierzyć dzięki tym algorytmom. Po pierwsze, nie możesz dowiedzieć się, czy wykonujesz zadanie, czy nie, gdy korzystasz z uczenia nienadzorowanego.

Dzieje się tak, ponieważ w nadzorowanym uczeniu się masz standard, z którym możesz porównywać swoje wyniki. Definiujesz metryki, które umożliwiają podejmowanie decyzji na podstawie dostrajania modelu. Przypominanie, precyzja i inne podobne miary pomagają zobaczyć, jak dokładny jest Twój model. Możesz dostosować parametry tego modelu, aby zwiększyć jego dokładność. Gdyby twoja dokładność nie była wysoka, otrzymasz odpowiednią ocenę, co oznaczałoby, że musisz ulepszyć swój model.

Uczenie nienadzorowane nie ma żadnych etykiet. Tak więc uzyskanie obiektywnej miary dokładności modelu jest prawie niemożliwe. Skąd możesz mieć pewność, że algorytm grupowania k-średnich znalazł właściwy klaster? Jak określiłbyś dokładność jego wyników? Uczenie nadzorowane zapewnia ocenę dokładności, która pomaga określić, czy wyniki są prawidłowe, czy nie. Ale dzięki uczeniu się bez nadzoru nie masz tego luksusu. Dowiedz się więcej o rodzajach nadzorowanego uczenia się.

To, czy uczenie się bez nadzoru jest przydatne w rozwiązywaniu problemu, zależy od wielu czynników. Nauka bez nadzoru nie byłaby tak powszechna, gdyby nie miała żadnych zastosowań. Omówiliśmy jego znaczenie w następnej sekcji.

Dlaczego nauka nienadzorowana jest konieczna

Po przeczytaniu wyzwań, jakie stwarza ta metoda, możesz się zastanawiać, czy jest w ogóle przydatna. Cóż, uczenie się bez nadzoru ma wiele zalet, a niektóre z powodów, dla których jest tak powszechne, są poniżej:

• Umożliwia maszynom rozwiązywanie problemów, których ludzkie umysły nie potrafią z powodu uprzedzeń lub zdolności.
• Uczenie nienadzorowane jest odpowiednie do eksploracji nieznanych danych. Jeśli nie wiesz, co musisz znaleźć, to jest to idealna metoda dla Ciebie.
• Adnotowanie dużych zbiorów danych jest dość kosztowne. W rezultacie eksperci opierają się na kilku przykładach, aby pracować nad problemem.
• Jeśli nie wiesz, ile klas zawierają dane, musisz użyć algorytmów uczenia nienadzorowanego. Świetnym tego przykładem jest eksploracja danych.

Świetnym przykładem uczenia się bez nadzoru są systemy rekomendacji. Systemy rekomendacji działają poprzez gromadzenie danych historycznych osoby i odpowiednie sugerowanie jej rekomendacji. Te systemy rekomendacji wykorzystują nienadzorowane uczenie się do formułowania takich sugestii. Przykładami takich systemów są Netflix i YouTube.

Widać więc, że uczenie się bez nadzoru jest dość skuteczne w rozwiązywaniu określonego rodzaju problemu. Teraz, gdy zdajesz sobie sprawę z jego znaczenia, możemy przejść do bardziej szczegółowych sekcji i przyjrzeć się jego kategoriom.

Kategorie uczenia się nienadzorowanego

Uczenie nienadzorowane możemy podzielić na dwie kategorie:

Parametryczny

Jeśli założysz parametryczny rozkład danych, użyjesz tych nienadzorowanych algorytmów uczenia się. W tym przypadku myślisz, że średnia i odchylenie standardowe parametryzują wszystkie elementy typowej rodziny rozkładów. Zakłada się również, że dane pochodzą z populacji o rozkładzie prawdopodobieństwa opartym na określonym zestawie parametrów.

Oznacza to, że możesz poznać prawdopodobieństwo przyszłych obserwacji, znając jedynie średnią i odchylenie standardowe. Użyjesz algorytmu maksymalizacji oczekiwań i konstrukcji modeli mieszanin gaussowskich, aby przewidzieć klasę próbki, którą masz. Ponieważ masz etykiety odpowiedzi do pracy, rozwiązywanie takich problemów jest trochę trudniejsze i trudniejsze. Nie miałbyś żadnych środków korygujących, z którymi mógłbyś porównać swoje wyniki.

Nieparametryczne

W tej kategorii grupujesz dane w klastry. Każdy klaster danych wskazuje coś o klasach i typach tego samego. Jest to standardowa metoda modelowania i analizowania danych w przypadku małych próbek. W przypadku modeli nieparametrycznych nie musisz robić żadnych założeń dotyczących rozkładu populacji danych. Dlatego inną popularną nazwą nieparametrycznego uczenia się nienadzorowanego jest uczenie nienadzorowane bez dystrybucji.

Podstawowe pojęcia w nienadzorowanych algorytmach uczenia się

Kompresja danych

Ze względu na wysokie koszty przechowywania i ograniczenia naszej mocy obliczeniowej nieustannie poszukujemy sposobów na zwiększenie wydajności naszych operacji na danych. A świetnym rozwiązaniem w tym zakresie jest redukcja wymiarowości. Redukcja wymiarowości to proces obecny w nienadzorowanym uczeniu się, który działa w oparciu o różne koncepcje podobne do teorii informacji.

Redukcja wymiarowa zakłada, że ​​większość danych jest nadmiarowa i że można przedstawić prawie wszystkie informacje w zestawie danych, używając tylko ułamka danych, które posiadasz.

Dwa z najpopularniejszych algorytmów używanych przez ekspertów w tym celu to dekompozycja według wartości osobliwych i analiza głównych składowych. Pierwsza z nich rozkłada dane na czynniki w produkcie trzy inne, podczas gdy druga znajduje kombinacje liniowe, które przekazują większość wariancji lub różnic obecnych w danych. W uczeniu nienadzorowanym istnieje wiele różnych algorytmów, które wykonują różnorodne zadania.

Przeczytaj także: Pomysły na projekty uczenia maszynowego dla początkujących

Zmniejszając wymiarowość danych, możesz ulepszyć potok uczenia maszynowego . Jeśli możesz zredukować dane o rząd wielkości, będziesz w stanie znacznie zmniejszyć wymaganą moc obliczeniową i przestrzeń dyskową. Pomoże to również w obniżeniu kosztów operacyjnych. Świetnym przykładem uczenia się bez nadzoru w tym przypadku jest widzenie komputerowe. SVD i PCA są bardzo przydatne w kompresji danych obrazów. A eksperci używają jednego z nich na etapie wstępnego przetwarzania potoków uczenia maszynowego.

Grupowanie

W klastrowaniu punkty danych organizuje się w grupy w taki sposób, aby członkowie grupy byli w jakiś sposób podobni. Jest to prawdopodobnie najważniejszy problem występujący w nauce bez nadzoru. W klastrowaniu tworzysz grupy podobnych punktów danych i oddzielasz je od punktów danych, które są do nich niepodobne.

Grupowanie koncentruje się na określeniu wewnętrznego grupowania danych wejściowych. Ponieważ jest to koncepcja uczenia się bez nadzoru, działa z danymi nieoznakowanymi. Tworzy grupy punktów danych zgodnie z podobieństwem, jakie zauważa w ich cechach. Jednak to, czy klaster jest poprawny, czy nie, zależy od użytkownika.

Istnieją cztery rodzaje algorytmów klastrowania:

• Probabilistyczne algorytmy grupowania
• Hierarchiczne algorytmy klastrowania
• Nakładające się algorytmy klastrowania
• Ekskluzywne algorytmy klastrowania

Nazwa pierwszego rodzaju jest oczywista. Drugi koncentruje się na połączeniu dwóch najbliższych klastrów, podczas gdy nakładające się algorytmy wykorzystują zbiory rozmyte, aby punkt mógł należeć do wielu klastrów. Dane ostatniej grupy w taki sposób, że punkt danych jednego klastra nie może należeć do innych grup.

Modele generatywne

W modelach generatywnych otrzymujesz dane szkoleniowe, aby wygenerować z nich nowe próbki. Takie modele mają za zadanie tworzyć dane podobne do tych, które im przekazujesz. I robią to poprzez efektywne poznanie istoty swoich danych. Modele generatywne mogą uczyć się cech danych, które im dostarczasz, a to jest znacząca długoterminowa zaleta. Zestawy danych obrazu są doskonałym przykładem modeli generatywnych. Za pomocą zestawu danych obrazu można utworzyć wiele podobnych obrazów.

Co następne ?

Uczenie nienadzorowane to szerokie pojęcie uczenia maszynowego. W tej kategorii jest wiele algorytmów i zapewne zauważyłeś, jak wiele jest między nimi różnorodności. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat, odwiedź naszego bloga. Znajdziesz wiele przydatnych artykułów na temat uczenia się nienadzorowanego i uczenia maszynowego.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.