Все, что вы должны знать об алгоритмах обучения без учителя

Алгоритмы обучения без учителя

В последние годы машинное обучение получило большое развитие, и неконтролируемое обучение является его частью. Машинное обучение — обширная тема, поэтому ее можно разделить на три категории. Из этих трех мы будем обсуждать обучение без учителя в этой статье. Неконтролируемое обучение — одна из относительно новых тем в технологическом секторе.

У него много проблем, но и обширный список преимуществ. В этой статье вы узнаете, что такое неконтролируемое обучение, как оно работает, в чем его проблемы, его преимущества и какие алгоритмы в нем присутствуют. Мы сделали его максимально полным.

Итак, приступим.

Что такое неконтролируемое обучение?

Когда вы не даете никаких ярлыков алгоритму обучения и позволяете ему самостоятельно находить структуру во входных данных, это называется неконтролируемым обучением. Неконтролируемое обучение — это один из трех типов машинного обучения; два других - это полууправляемое обучение и контролируемое обучение. Неконтролируемое обучение может быть средством достижения цели или целью само по себе.

Чтобы понять неконтролируемое обучение, представьте его как тест, в котором у экзаменатора нет ключа ответа, с которым можно было бы сравнить ваши ответы. Какой это был бы захватывающий тест, правда? Ну, неконтролируемое обучение позволяет вам работать с входными данными и находить ответы, которые вы искали. Возможно, вы хотели найти закономерность во входных данных, которую раньше не замечали. Или, возможно, вы хотите понять, как данные распределяются в определенном пространстве.

Проблемы неконтролируемого обучения

Неконтролируемое обучение может быть довольно популярным, но это не значит, что у него нет проблем. Из-за этих алгоритмов вы можете столкнуться с множеством проблем. Во-первых, вы не можете понять, выполняете ли вы задание или нет, когда используете обучение без учителя.

Это потому, что в обучении с учителем у вас есть стандарт, с которым можно сравнить результаты. Вы определяете метрики, которые позволяют принимать решения на основе настройки модели. Полнота, точность и другие подобные показатели помогут вам увидеть, насколько точна ваша модель. И вы можете настроить параметры этой модели, чтобы повысить ее точность. Если бы ваша точность не была высокой, вы бы получили соответствующий балл, а это означало бы, что вам нужно улучшить свою модель.

Неконтролируемое обучение не имеет ярлыков. Таким образом, почти невозможно получить объективную меру точности вашей модели. Как вы можете быть уверены, что ваш алгоритм кластеризации k-средних нашел правильный кластер? Как бы вы определили точность его вывода? Обучение под наблюдением предоставляет вам оценки точности, чтобы помочь вам определить, является ли ваш вывод правильным или нет. Но с неконтролируемым обучением у вас нет такой роскоши. Узнайте больше о типах контролируемого обучения.

Итак, полезно ли обучение без учителя для решения проблемы или нет, зависит от множества факторов. Неконтролируемое обучение не было бы столь распространенным, если бы у него не было приложений. Мы обсудили его важность в следующем разделе.

Почему необходимо обучение без учителя

Прочитав о проблемах, которые ставит этот метод, вы можете задаться вопросом, полезен ли он вообще. Что ж, обучение без учителя имеет много преимуществ, и некоторые из причин, по которым оно так распространено, приведены ниже:

• Это позволяет машинам решать проблемы, которые человеческий разум не может решить из-за предвзятости или способностей.
• Неконтролируемое обучение подходит для изучения неизвестных данных. Если вы не знаете, что вам нужно найти, то это идеальный метод для вас.
• Аннотировать большие наборы данных довольно дорого. В результате эксперты полагаются на несколько примеров для решения проблемы.
• Если вы не знаете, сколько классов имеют данные, вам нужно использовать алгоритмы обучения без учителя. Отличным примером этого является интеллектуальный анализ данных.

Отличным примером обучения без учителя являются рекомендательные системы. Системы рекомендаций работают, собирая исторические данные о человеке и предлагая соответствующие рекомендации. Эти системы рекомендаций используют неконтролируемое обучение, чтобы делать такие предложения. Примеры таких систем включают Netflix и YouTube.

Итак, вы видите, что обучение без учителя достаточно эффективно для решения определенного вида задач. Теперь, когда вы понимаете его важность, мы можем перейти к более подробным разделам и взглянуть на его категории.

Категории неконтролируемого обучения

Мы можем разделить обучение без учителя на две категории:

параметрический

Когда вы предполагаете параметрическое распределение данных, вы будете использовать эти алгоритмы обучения без учителя. В этом случае вы думаете, что среднее значение и стандартное отклонение параметризуют всех членов типичного семейства распределений. Вы также предполагаете, что данные получены из совокупности, следующей за вероятностным распределением, основанным на определенном наборе параметров.

Это означает, что вы можете узнать вероятность будущих наблюдений, просто зная среднее значение и стандартное отклонение. Вы будете использовать алгоритм максимизации ожидания и построение гауссовских смешанных моделей, чтобы предсказать класс имеющейся у вас выборки. Поскольку у вас есть метки ответов для работы, решать такие задачи немного сложнее и сложнее. У вас не будет никаких корректирующих мер, с которыми можно было бы сравнить ваши результаты.

Непараметрический

В этой категории вы группируете данные в кластеры. Каждый кластер данных указывает на что-то о классах и типах одного и того же. Это стандартный метод моделирования и анализа данных при наличии небольших выборок. С непараметрическими моделями вам не нужно делать никаких предположений о распределении данных. Вот почему другое популярное название непараметрического обучения без учителя — обучение без учителя.

Основные понятия алгоритмов обучения без учителя

Сжатие данных

Из-за высокой стоимости хранения и ограниченности наших вычислительных мощностей мы постоянно ищем способы повысить эффективность наших операций с данными. И отличное решение в этом плане — уменьшение размерности. Уменьшение размерности — это процесс, присутствующий в неконтролируемом обучении, и он работает на основе различных концепций, подобных теории информации.

Снижение размерности предполагает, что большая часть данных является избыточной и что вы можете представить почти всю информацию в наборе данных, используя только часть имеющихся у вас данных.

Двумя наиболее популярными алгоритмами, которые эксперты используют для этой цели, являются разложение по сингулярным значениям и анализ основных компонентов. Первый факторизует ваши данные в произведении трех других, а второй находит линейные комбинации, которые передают большую часть дисперсии или различия, присутствующего в ваших данных. В неконтролируемом обучении присутствует множество различных алгоритмов, которые выполняют множество задач.

Читайте также: Идеи проектов машинного обучения для начинающих

Уменьшая размерность ваших данных, вы можете улучшить конвейер машинного обучения . Если вы сможете уменьшить объем данных на порядок, вы сможете существенно уменьшить требуемую вычислительную мощность и объем памяти. Это также поможет вам снизить эксплуатационные расходы. Отличным примером обучения без учителя в данном случае является компьютерное зрение. SVD и PCA весьма полезны при сжатии данных изображений. И эксперты используют один из них на этапе предварительной обработки пайплайнов машинного обучения.

Кластеризация

При кластеризации вы организуете точки данных в группы таким образом, чтобы члены группы были чем-то похожи. Это, вероятно, самая важная проблема, присутствующая в неконтролируемом обучении. При кластеризации вы создаете группы похожих точек данных и отделяете их от непохожих на них точек данных.

Кластеризация фокусируется на определении внутренней группировки входных данных. Поскольку это концепция неконтролируемого обучения, она работает с немаркированными данными. Он формирует группы точек данных в соответствии со сходством, которое он замечает в их характеристиках. Однако правильность кластера зависит от пользователя.

Алгоритмы кластеризации бывают четырех видов, и они следующие:

• Алгоритмы вероятностной кластеризации
• Алгоритмы иерархической кластеризации
• Перекрывающиеся алгоритмы кластеризации
• Эксклюзивные алгоритмы кластеризации

Название первого вида говорит само за себя. Второй фокусируется на объединении двух ближайших кластеров, в то время как перекрывающиеся алгоритмы используют нечеткие множества, так что точка может принадлежать нескольким кластерам. Данные последней группы группируются таким образом, что точка данных одного кластера не может принадлежать другим группам.

Генеративные модели

В генеративных моделях вы получаете обучающие данные для создания из них новых выборок. У таких моделей задача создания данных, подобных тем, которые вы им даете. И они делают это, эффективно изучая сущность своих данных. Генеративные модели могут изучать особенности данных, которые вы им предоставляете, и это значительное преимущество в долгосрочной перспективе. Наборы данных изображений — отличный пример генеративных моделей. С помощью набора данных изображений вы можете создавать много похожих изображений.

Что дальше ?

Неконтролируемое обучение — это широкое понятие машинного обучения. В этой категории представлено множество алгоритмов, и вы, должно быть, заметили, насколько они разнообразны. Если вы хотите узнать больше об этой теме, вам следует посетить наш блог. Вы найдете множество полезных статей о неконтролируемом обучении и машинном обучении.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, 5+ практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.