Co to jest uczenie nienadzorowane?
Uczenie nienadzorowane umożliwia komputerom naukę na podstawie danych bez potrzeby stosowania etykiet. Algorytmy uczenia nienadzorowanego wykorzystują wzorce danych przewidywania zamiast oznaczonych danych. Dzięki temu doskonale sprawdza się w zadaniach takich jak grupowanie, wykrywanie anomalii czy redukcja wymiarowości.
| Z tego artykułu dowiesz się, czym jest uczenie nienadzorowane, jak działa i co można dzięki niemu osiągnąć. |
SPIS TREŚCI
- Jak działa uczenie nienadzorowane?
- Rodzaje nienadzorowanego algorytmu uczenia
- Jak uczenie nienadzorowane wiąże się ze sztuczną inteligencją?
- Uczenie nienadzorowane – zalety i wady
- Podsumowanie
Jak działa uczenie nienadzorowane?
Korzystając z algorytmów uczenia nienadzorowanego, maszyny mogą odkrywać ukryte struktury w dużych zbiorach danych bez wcześniejszej wiedzy lub także założeń dotyczących danych. Uczenie nienadzorowane jest rodzajem uczenia maszynowego, który polega na wykorzystaniu algorytmów do wykrywania wzorców i też zależności w danych. Algorytmy te używane są do klasteryzacji, czyli porządkowania danych w grupach lub do wykrywania wzorców w danych, które mogą być wykorzystane do tworzenia modeli predykcyjnych.
Rodzaje nienadzorowanego algorytmu uczenia
Jest to ważna część uczenia maszynowego, które zajmuje się analizą danych. Można go używać do odkrywania wzorców oraz także relacji w danych, a to sprzyja podejmowaniu lepszych decyzji.
Najczęściej używane algorytmy to: analiza głównych składowych (PCA), samoorganizujące się mapy (SOM) oraz też głębokie sieci przekonań (DBN). Algorytmy te mają szeroki zakres zastosowania – od identyfikowania klastrów w danych klientów po odkrywanie nowych funkcji w obrazach. Wymienić można:
- uczenie się od podstaw;
- oparte na regułach;
- uczenie wykorzystujące sieci neuronowe;
- oparte na głębokiej sieci neuronowej;
- uczenie maszynowe.
Jak uczenie nienadzorowane wiąże się ze sztuczną inteligencją?
Uczenie bez nadzoru jest potężnym narzędziem dla systemów sztucznej inteligencji (AI). Korzystając z uczenia nienadzorowanego, sztuczna inteligencja może identyfikować wzorce oraz również odkrywać spostrzeżenia, które w innym przypadku byłyby trudne lub niemożliwe do wykrycia. Dzięki temu systemy sztucznej inteligencji mogą podejmować decyzje i przewidywać rozwiązania.
Technika ta pozwala systemom AI na uczenie się na podstawie danych bez wskazówek lub także instrukcji, które określają, w jaki sposób dane są podzielone. Techniki uczenia nienadzorowanego stosuje się również do analizy dużych zbiorów danych, w tym do tworzenia modeli predykcyjnych.
Uczenie nienadzorowane – zalety i wady
Do zalet uczenia nienadzorowanego należą zdolność do identyfikowania ukrytych trendów w danych, jego skalowalność oraz także potencjał automatycznego podejmowania decyzji. Jednak uczenie nienadzorowane ma też wady, do których można zaliczyć złożoność tworzenia algorytmów oraz brak dokładności w porównaniu z modelami uczenia nadzorowanego.
Zalety uczenia nienadzorowanego:
- zajmuje dużo mniej czasu niż uczenie nadzorowane, ponieważ nie wymaga ręcznego oznaczania danych;
- może wykrywać składniki ukryte w danych, które standardowe algorytmy statystyczne mogłyby przegapić;
- znacznie zmniejsza złożoność danych, dzięki czemu można lepiej je zrozumieć.
Wady uczenia nienadzorowanego:
- trudno ustalić, czy dane zostały dobrze sklasyfikowane, ponieważ nie ma etykiet do porównania;
- bywa wrażliwe na szum, który może być przyczyną błędnych wniosków;
- jego wyniki mogą być trudne do interpretacji.
Uczenie nienadzorowane – podsumowanie
To gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom zdobywanie umiejętności na podstawie danych bez wyraźnego programowania. Algorytmy odkrywają ukryte struktury w danych, które można wykorzystać do przewidywania przyszłych punktów. To ważne narzędzie dla firm, które muszą podejmować decyzje w oparciu o złożone zbiory. Dzięki temu firmy mogą uzyskać cenny wgląd w bazę klientów lub trendy rynkowe bez konieczności samodzielnego analizowania danych.