關於無監督學習算法你應該知道的一切

無監督學習算法

機器學習近年來有了很大的發展，無監督學習就是其中的一部分。 機器學習是一個廣泛的主題，這就是為什麼它被分為三類。 在這三個中，我們將在本文中討論無監督學習。 無監督學習是科技領域相對較新的主題之一。

它有很多挑戰，但也有很多優點。 在本文中，您將了解什麼是無監督學習、它是如何工作的、它的問題是什麼、它的優勢以及其中存在哪些算法。 我們已盡可能全面地保留它。

那麼，讓我們開始吧。

什麼是無監督學習？

當你不給學習算法任何標籤並讓它自己在輸入中找到結構時，它被稱為無監督學習。 無監督學習是三種機器學習類型之一； 另外兩個是半監督學習和監督學習。 無監督學習本身可以是達到目的或目標的手段。

要理解無監督學習，請將其想像為考官沒有答案鍵來比較您的答案的測試。 那將是多麼令人興奮的測試，對吧？ 好吧，無監督學習使您能夠處理輸入並找到您正在尋找的答案。 也許您想在輸入中找到以前沒有註意到的模式。 或者您可能想了解數據在特定空間中的分佈情況。

無監督學習的問題

無監督學習可能非常流行，但這並不意味著它沒有問題。 由於這些算法，您可能會面臨多種挑戰。 首先，當你使用無監督學習時，你無法弄清楚你是否完成了任務。

那是因為，在監督學習中，你有一個標準來比較你的輸出。 您可以根據模型調整定義支持決策制定的指標。 召回率、精度和其他類似度量可幫助您了解模型的準確度。 您可以調整該模型的參數以提高其準確性。 如果你的準確率不高，你會得到相應的分數，這意味著你需要改進你的模型。

無監督學習沒有任何標籤。 因此，幾乎不可能客觀地衡量模型的準確性。 您如何確定您的 k-means 聚類算法找到了正確的聚類？ 您將如何確定其輸出的準確性？ 監督學習為您提供準確度分數，以幫助您確定輸出是否正確。 但是使用無監督學習，你就沒有那麼奢侈了。 詳細了解監督學習的類型。

現在，無監督學習是否對解決問題有用取決於很多因素。 如果沒有任何應用，無監督學習就不會如此流行。 我們已經在下一節討論了它的重要性。

為什麼無監督學習是必要的

閱讀挑戰後，這種方法構成，您可能想知道它是否有用。 嗯，無監督學習有很多好處，它如此流行的一些原因如下：

• 它使機器能夠解決人類思維由於偏見或能力而無法解決的問題。
• 無監督學習適用於探索未知數據。 如果你不知道你需要找到什麼，那麼這對你來說是完美的方法。
• 註釋大型數據集的成本非常高。 因此，專家們依靠幾個例子來解決這個問題。
• 如果您不知道數據有多少類，則需要使用無監督學習算法。 一個很好的例子是數據挖掘。

一個很好的無監督學習例子是推薦系統。 推薦系​​統通過收集一個人的歷史數據並相應地提出他們的推薦來工作。 這些推薦系統使用無監督學習來提出這樣的建議。 這些系統的示例包括 Netflix 和 YouTube。

因此，您可以看到無監督學習對於解決特定類型的問題非常有效。 現在您已經認識到它的重要性，我們可以進入更詳細的部分並查看其類別。

無監督學習的類別

我們可以將無監督學習分為兩類：

參數

當您假設數據的參數分佈時，您將使用這些無監督學習算法。 在這種情況下，您認為均值和標準差參數化了典型分佈族的所有成員。 您還假設數據源自遵循基於一組特定參數的概率分佈的總體。

這意味著您只需知道平均值和標準偏差就可以知道未來觀察的概率。 您將使用期望最大化算法和高斯混合模型的構造來預測您擁有的樣本的類別。 由於您有要使用的答案標籤，因此解決此類問題會有些棘手且更具挑戰性。 你不會有任何糾正措施來比較你的結果。

非參數

在此類別中，您將數據分組到集群中。 每個數據集群都指出了相同的類和類型。 當您有小樣本時，這是一種對數據進行建模和分析的標準方法。 使用非參數模型，您不必對數據的總體分佈做出任何假設。 這就是為什麼非參數無監督學習的另一個流行名稱是無分佈無監督學習。

無監督學習算法中的基本概念

數據壓縮

由於高昂的存儲成本和我們計算能力的限制，我們一直在尋找提高數據操作效率的方法。 在這方面一個很好的解決方案是降維。 降維是無監督學習中存在的一個過程，它基於類似於信息論的各種概念工作。

降維假設大多數數據是冗餘的，並且您可以僅使用您擁有的數據的一小部分來表示數據集中的幾乎所有信息。

專家為此目的使用的兩種最流行的算法是奇異值分解和主成分分析。 前者將您的數據分解為其他三個乘積，而後者則找到傳達數據中存在的大部分方差或差異的線性組合。 無監督學習中有許多不同的算法可以執行各種任務。

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通過降低數據的維度，您可以增強機器學習管道。 如果您可以按數量級減少數據，您將能夠大幅減少所需的計算能力和存儲空間。 這也將幫助您降低運營成本。 在這種情況下，一個很好的無監督學習示例是計算機視覺。 SVD 和 PCA 在圖像數據壓縮方面非常有用。 專家在機器學習管道的預處理階段使用其中之一。

聚類

在聚類中，您將數據點組織成組，使組的成員在某種方式上相似。 這可能是無監督學習中存在的最關鍵的問題。 在聚類中，您創建相似的數據點組，並將它們與不相似的數據點分開。

聚類側重於確定輸入的內部分組。 由於它是無監督學習的概念，它適用於未標記的數據。 它根據在特徵中註意到的相似性形成數據點組。 但是，集群是否正確取決於用戶。

聚類算法有四種，分別如下：

• 概率聚類算法
• 層次聚類算法
• 重疊聚類算法
• 獨有的聚類算法

第一類的名稱是不言自明的。 第二個側重於兩個最近集群的聯合，而重疊算法使用模糊集，因此一個點可能屬於多個集群。 最後一組的數據，使得一個簇的一個數據點不能屬於其他組。

生成模型

在生成模型中，您獲取訓練數據以從中生成新樣本。 此類模型的任務是創建與您提供給它們的數據相似的數據。 他們通過有效地學習數據的本質來做到這一點。 生成模型可以學習您提供給他們的數據的特徵，這是一個重要的長期優勢。 圖像數據集是生成模型的一個很好的例子。 借助圖像數據集，您可以生成許多相似的圖像。

接下來是什麼 ？

無監督學習是機器學習的一個廣義概念。 此類別中存在許多算法，您一定已經註意到它們之間存在的多樣性。 如果您想了解有關此主題的更多信息，請訪問我們的博客。 你會發現很多關於無監督學習和機器學習的有用文章。

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