Mô hình không giám sát trong học máy không yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo vì nó nhằm mục đích tìm các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu mà không có nhãn được xác định trước. Mặc dù việc học không giám sát không liên quan đến việc sử dụng dữ liệu được dán nhãn nhưng mô hình vẫn cần trải qua quá trình đào tạo để tìm hiểu cấu trúc cơ bản của dữ liệu và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa. Quá trình đào tạo trong học tập không giám sát bao gồm các kỹ thuật như phân cụm, giảm kích thước và phát hiện bất thường.
Các thuật toán phân cụm, chẳng hạn như phân cụm K-mean hoặc phân cụm theo cấp bậc, thường được sử dụng trong học tập không giám sát để nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau dựa trên các tính năng của chúng. Các thuật toán này giúp mô hình xác định các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu bằng cách phân vùng dữ liệu thành các cụm. Ví dụ: trong phân khúc khách hàng, thuật toán phân cụm có thể nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng hoặc thông tin nhân khẩu học của họ, cho phép doanh nghiệp nhắm mục tiêu vào các phân khúc khách hàng cụ thể bằng các chiến lược tiếp thị phù hợp.
Các kỹ thuật giảm kích thước, chẳng hạn như Phân tích thành phần chính (PCA) hoặc t-SNE, cũng rất cần thiết trong học tập không giám sát để giảm số lượng tính năng trong dữ liệu trong khi vẫn bảo toàn cấu trúc cơ bản của nó. Bằng cách giảm tính chiều của dữ liệu, các kỹ thuật này giúp mô hình trực quan hóa và diễn giải các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Ví dụ: trong xử lý hình ảnh, tính năng giảm kích thước có thể được sử dụng để nén hình ảnh trong khi vẫn giữ lại thông tin hình ảnh quan trọng, giúp phân tích và xử lý các tập dữ liệu lớn dễ dàng hơn.
Phát hiện bất thường là một ứng dụng quan trọng khác của học tập không giám sát, trong đó mô hình xác định các ngoại lệ hoặc các mẫu bất thường trong dữ liệu đi chệch khỏi hành vi bình thường. Các thuật toán phát hiện bất thường, chẳng hạn như Rừng cách ly hoặc SVM một lớp, được sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận trong giao dịch tài chính, xâm nhập mạng trong an ninh mạng hoặc lỗi thiết bị trong quá trình bảo trì dự đoán. Các thuật toán này tìm hiểu các mẫu thông thường trong dữ liệu trong quá trình đào tạo và gắn cờ các trường hợp không tuân thủ các mẫu này là bất thường.
Mặc dù các mô hình học không giám sát không yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo nhưng chúng vẫn trải qua quá trình đào tạo để tìm hiểu cấu trúc cơ bản của dữ liệu và rút ra những hiểu biết có giá trị thông qua các kỹ thuật như phân cụm, giảm kích thước và phát hiện bất thường. Bằng cách tận dụng các thuật toán học tập không giám sát, các doanh nghiệp và tổ chức có thể khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu của họ, đưa ra quyết định sáng suốt và đạt được lợi thế cạnh tranh trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Các bước đầu tiên trong Học máy (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: 7 bước của học máy (đi đến chủ đề liên quan)