Да, возможно обучить модель искусственного интеллекта без размеченных данных. Для этого можно использовать методы обучения без учителя, такие как кластеризация, ассоциативные правила или автогенераторы. В случае кластеризации модель самостоятельно выявляет закономерности и группирует данные по схожим признакам. Ассоциативные правила позволяют находить связи между данными без необходимости разметки. Автогенераторы же используются для изучения скрытых признаков данных и восстановления входного изображения без явного учителя.
Хотя обучение без учителя может быть более сложным и требовать большего объема вычислительных ресурсов, оно также имеет свои преимущества. Например, такой подход подходит для случаев, когда размеченные данные отсутствуют или их получение затруднительно. Кроме того, обучение модели без учителя может привести к более глубокому пониманию данных и выявлению новых закономерностей.
Таким образом, обучение модели искусственного интеллекта без размеченных данных возможно, и для этого можно использовать различные методы обучения без учителя, обеспечивая тем самым эффективное и инновационное решение задач машинного обучения.