Tot ce ar trebui să știți despre algoritmii de învățare nesupravegheată

Algoritmi de învățare nesupravegheat

Învățarea automată a cunoscut o mare dezvoltare în ultimii ani, iar învățarea nesupravegheată face parte din aceasta. Învățarea automată este un subiect larg și de aceea este împărțit în trei categorii. Dintre cele trei, vom discuta despre învățarea nesupravegheată în acest articol. Învățarea nesupravegheată este unul dintre subiectele relativ noi din sectorul tehnologiei.

Are o mulțime de provocări, dar cu o listă vastă de avantaje. În acest articol, veți afla ce este învățarea nesupravegheată, cum funcționează, care sunt problemele sale, avantajele sale și care sunt algoritmii prezenți în ea. L-am păstrat cât se poate de cuprinzător.

Asadar, haideti sa începem.

Ce este învățarea nesupravegheată?

Când nu dați etichete algoritmului de învățare și îl lăsați să găsească singur structura în intrare, se numește învățare nesupravegheată. Învățarea nesupravegheată este unul dintre cele trei tipuri de învățare automată; celelalte două sunt învăţare semi-supravegheată şi învăţare supervizată. Învățarea nesupravegheată poate fi un mijloc către un scop sau un scop în sine.

Pentru a înțelege învățarea nesupravegheată, imaginați-vă ca pe un test în care examinatorul nu are o cheie de răspuns cu care să vă comparați răspunsurile. Ce test interesant ar fi, nu? Ei bine, învățarea nesupravegheată vă permite să lucrați cu intrarea și să găsiți răspunsurile pe care le căutați. Poate ați vrut să găsiți un model în intrare pe care nu l-ați observat înainte. Sau poate doriți să înțelegeți cum sunt distribuite datele într-un anumit spațiu.

Probleme de învățare nesupravegheată

Învățarea nesupravegheată ar putea fi destul de populară, dar asta nu înseamnă că nu are problemele sale. Există mai multe provocări cu care vă puteți confrunta din cauza acestor algoritmi. În primul rând, nu vă puteți da seama dacă finalizați sarcina sau nu atunci când utilizați învățarea nesupravegheată.

Asta pentru că, în învățarea supervizată, aveți un standard cu care să vă comparați rezultatele. Definiți valorile care permit luarea deciziilor pe baza reglajului modelului. Rechemarea, precizia și alte măsuri similare vă ajută să vedeți cât de precis este modelul dvs. Și puteți modifica parametrii acelui model pentru a îmbunătăți acuratețea acestuia. Dacă precizia ta nu ar fi mare, ai obține un scor corespunzător, ceea ce ar însemna că trebuie să-ți îmbunătățești modelul.

Învățarea nesupravegheată nu are etichete. Deci, este aproape imposibil să obțineți o măsură obiectivă a preciziei modelului dvs. Cum poți fi sigur că algoritmul tău de grupare k-means a găsit clusterul potrivit? Cum ați determina acuratețea ieșirii sale? Învățarea supravegheată vă oferă scoruri de precizie pentru a vă ajuta să determinați dacă rezultatul este corect sau nu. Dar cu învățarea nesupravegheată, nu ai acest lux. Aflați mai multe despre tipurile de învățare supravegheată.

Acum, dacă învățarea nesupravegheată este utilă pentru rezolvarea unei probleme sau nu depinde de mulți factori. Învățarea nesupravegheată nu ar fi atât de răspândită dacă nu ar avea aplicații. Am discutat despre importanța sa în secțiunea următoare.

De ce este necesară învățarea nesupravegheată

După ce ați citit provocările pe care le prezintă această metodă, s-ar putea să vă întrebați dacă este chiar utilă. Ei bine, învățarea nesupravegheată are multe beneficii, iar câteva dintre motivele pentru care este atât de răspândită sunt mai jos:

• Permite mașinilor să rezolve probleme pe care mintea umană nu le poate face din cauza părtinirii sau capacității.
• Învățarea nesupravegheată este potrivită pentru explorarea datelor necunoscute. Dacă nu știi ce trebuie să găsești, atunci aceasta este metoda perfectă pentru tine.
• Este destul de costisitor să adnotați seturi mari de date. Drept urmare, experții se bazează pe câteva exemple pentru a rezolva problema.
• Dacă nu știți câte clase au datele, va trebui să utilizați algoritmi de învățare nesupravegheați. Un exemplu excelent în acest sens este data mining.

Un exemplu grozav de învățare nesupravegheată sunt sistemele de recomandare. Sistemele de recomandare funcționează prin colectarea datelor istorice ale unei persoane și sugerând recomandările acesteia în consecință. Aceste sisteme de recomandare folosesc învățarea nesupravegheată pentru a face astfel de sugestii. Exemple de aceste sisteme includ Netflix și YouTube.

Deci, puteți vedea că învățarea nesupravegheată este destul de eficientă pentru rezolvarea unui anumit tip de problemă. Acum că îi recunoașteți importanța, putem trece la secțiuni mai detaliate și putem arunca o privire asupra categoriilor sale.

Categorii de învățare nesupravegheată

Putem clasifica învățarea nesupravegheată în două categorii:

Parametric

Când presupuneți o distribuție parametrică a datelor, veți folosi acești algoritmi de învățare nesupravegheat. În acest caz, credeți că media și abaterea standard parametriză toți membrii unei familii tipice de distribuții. De asemenea, presupuneți că datele provin dintr-o populație care urmează o distribuție de probabilitate care se bazează pe un set specific de parametri.

Aceasta înseamnă că puteți cunoaște probabilitatea observațiilor viitoare doar cunoscând media și abaterea standard. Veți folosi algoritmul de maximizare a așteptărilor și construcția modelelor de amestec Gaussian pentru a prezice clasa eșantionului pe care îl aveți. Deoarece aveți etichete de răspuns cu care să lucrați, este puțin mai dificil și mai dificil să rezolvați astfel de probleme. Nu ați avea măsuri corective cu care să vă comparați rezultatele.

Neparametric

În această categorie, grupați datele în grupuri. Fiecare grup de date indică ceva despre clasele și tipurile acestora. Este o metodă standard de modelare și analiza datelor atunci când aveți mostre mici. În cazul modelelor neparametrice, nu trebuie să faceți ipoteze cu privire la distribuția populației a datelor. De aceea, un alt nume popular pentru învățarea neparametrică nesupravegheată este învățarea nesupravegheată fără distribuție.

Concepte esențiale în algoritmii de învățare nesupravegheată

Comprimarea datelor

Datorită costurilor mari de stocare și limitărilor puterii noastre de calcul, căutăm continuu modalități de a îmbunătăți eficiența operațiunilor noastre de date. Și o soluție excelentă în acest sens este reducerea dimensionalității. Reducerea dimensionalității este un proces prezent în învățarea nesupravegheată și funcționează pe baza diferitelor concepte similare cu teoria informației.

Reducerea dimensionalității presupune că majoritatea datelor sunt redundante și că puteți reprezenta aproape toate informațiile dintr-un set de date folosind doar o fracțiune din datele pe care le aveți.

Doi dintre cei mai populari algoritmi folosiți de experți în acest scop sunt Descompunerea cu valori unice și Analiza componentelor principale. Primul factorizează datele dvs. în alte trei produse, în timp ce cel de-al doilea găsește combinațiile liniare care transmit cea mai mare parte a variației sau diferenței prezente în datele dvs. Există o mulțime de algoritmi diferiți prezenți în învățarea nesupravegheată, care îndeplinesc o varietate de sarcini.

Citește și: Idei de proiecte de învățare automată pentru începători

Prin reducerea dimensionalității datelor dvs., puteți îmbunătăți conducta de învățare automată . Dacă puteți reduce datele după un ordin de mărime, veți putea reduce substanțial puterea de calcul și spațiul de stocare necesare. Acest lucru vă va ajuta și la reducerea costurilor de operare. Un exemplu grozav de învățare nesupravegheată, în acest caz, este viziunea computerizată. SVD și PCA sunt destul de utile în compresia de date a imaginilor. Și experții folosesc unul dintre ele în etapa de preprocesare a conductelor de învățare automată.

Clustering

În grupare, organizați punctele de date în grupuri astfel încât membrii unui grup să fie similari într-un fel. Este probabil cea mai importantă problemă prezentă în învățarea nesupravegheată. În grupare, creați grupuri de puncte de date care sunt similare și le separați de punctele de date care sunt diferite cu acestea.

Clustering se concentrează pe determinarea grupării interne a intrării. Deoarece este un concept de învățare nesupravegheată, funcționează cu date neetichetate. Formează grupuri de puncte de date în funcție de asemănarea pe care o observă în caracteristicile lor. Cu toate acestea, dacă un cluster este corect sau nu depinde de utilizator.

Algoritmii de grupare sunt de patru feluri și sunt după cum urmează:

• Algoritmi probabilistici de clustering
• Algoritmi de grupare ierarhică
• Algoritmi de grupare suprapusi
• Algoritmi de clustering exclusivi

Numele primului fel se explică de la sine. Al doilea se concentrează pe unirea celor mai apropiate două clustere, în timp ce algoritmii de suprapunere folosesc seturi fuzzy, astfel încât un punct să aparțină mai multor clustere. Datele ultimului grup în așa fel încât un punct de date al unui cluster nu ar putea aparține altor grupuri.

Modele generative

În modelele generative, obțineți datele de antrenament pentru a genera noi mostre din acestea. Astfel de modele au sarcina de a crea date similare cu cele pe care le oferiți. Și o fac prin învățarea eficientă a esenței datelor lor. Modelele generative pot învăța caracteristicile datelor pe care le furnizați, iar acesta este un avantaj semnificativ pe termen lung. Seturile de date de imagini sunt un exemplu excelent de modele generative. Cu ajutorul unui set de date de imagine, puteți produce multe imagini similare.

Ce urmează?

Învățarea nesupravegheată este un concept larg de învățare automată. Există mulți algoritmi prezenți în această categorie și trebuie să fi observat cât de multă varietate este prezentă printre ei. Dacă doriți să aflați mai multe despre acest subiect, ar trebui să accesați blogul nostru. Veți găsi o mulțime de articole utile despre învățarea nesupravegheată și învățarea automată.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.