Nekontrolita modelo en maŝinlernado ne postulas etikeditajn datenojn por trejnado ĉar ĝi celas trovi ŝablonojn kaj rilatojn ene de la datenoj sen antaŭdifinitaj etikedoj. Kvankam nekontrolita lernado ne implikas la uzon de etikeditaj datenoj, la modelo ankoraŭ devas sperti trejnan procezon por lerni la suban strukturon de la datenoj kaj eltiri signifajn komprenojn. La trejnadprocezo en nekontrolita lernado implikas teknikojn kiel ekzemple grupigado, dimensiecredukto, kaj anomaliodetekto.
Clustering-algoritmoj, kiel ekzemple K-means clustering aŭ hierarkia clustering, estas ofte uzitaj en nekontrolita lernado grupigi similajn datenpunktojn kune surbaze de siaj trajtoj. Tiuj algoritmoj helpas al la modelo identigi padronojn kaj strukturojn ene de la datenoj disigante la datenojn en aretojn. Ekzemple, en klientsegmentado, clustering-algoritmoj povas grupigi klientojn surbaze de sia aĉetkonduto aŭ demografiaj informoj, ebligante entreprenojn celi specifajn klientsegmentojn kun tajloritaj merkatigstrategioj.
Dimensiecreduktoteknikoj, kiel ekzemple Ĉefa Komponenta Analizo (PCA) aŭ t-SNE, ankaŭ estas esencaj en nekontrolita lernado redukti la nombron da ecoj en la datenoj konservante ĝian subesta strukturo. Reduktante la dimensiecon de la datenoj, tiuj teknikoj helpas al la modelo bildigi kaj interpreti kompleksajn rilatojn ene de la datenoj. Ekzemple, en bildprilaborado, dimensiecredukto povas esti uzita por kunpremi bildojn retenante gravajn vidajn informojn, faciligante analizi kaj prilabori grandajn datumarojn.
Anomaldetekto estas alia grava apliko de nekontrolita lernado, kie la modelo identigas eksterordinarajn aŭ nekutimajn padronojn en la datenoj kiuj devias de normala konduto. Algoritmoj de detektado de anomalioj, kiel Isolation Forest aŭ One-Class SVM, estas uzataj por detekti fraŭdajn agadojn en financaj transakcioj, retaj entrudiĝoj en cibersekureco aŭ ekipaĵfiaskoj en prognoza prizorgado. Ĉi tiuj algoritmoj lernas la normalajn ŝablonojn en la datumoj dum trejnado kaj flagokazoj kiuj ne konformas al ĉi tiuj ŝablonoj kiel anomalioj.
Kvankam nekontrolitaj lernmodeloj ne postulas etikeditajn datenojn por trejnado, ili daŭre spertas trejnan procezon por lerni la subesta strukturo de la datenoj kaj eltiri valorajn komprenojn per teknikoj kiel ekzemple grupigado, dimensiecredukto, kaj anomaliodetekto. Utiligante nekontrolitajn lernalgoritmojn, entreprenoj kaj organizoj povas malkovri kaŝitajn ŝablonojn en siaj datumoj, fari informitajn decidojn kaj akiri konkurencivan avantaĝon en la nuna datuma mondo.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning