Обучение без присмотра - что это такое, определение термина
- Обучение без присмотра
- - это метод машинного обучения, при котором система самостоятельно изучает входные данные без необходимости присмотра со стороны человека. В данном случае искусственный интеллект самостоятельно находит закономерности и паттерны в данных, выделяет скрытые структуры и группирует их без использования размеченных обучающих примеров. Этот подход позволяет обученной системе самостоятельно адаптироваться к новым данным и извлекать значимую информацию из неструктурированных данных.
Детальная информация
Обучение без присмотра (unsupervised learning) - это один из видов машинного обучения, который позволяет модели извлекать информацию из данных без необходимости разметки или меток. В отличие от обучения с учителем, где модель обучается на основе помеченных примеров, в обучении без присмотра модель должна самостоятельно находить паттерны и закономерности в данных.
Одним из основных подходов к обучению без присмотра является кластеризация данных, где модель группирует объекты в различные кластеры на основе их сходства. Другим распространенным методом является снижение размерности, который позволяет уменьшить сложность данных путем исключения ненужных признаков и выделения наиболее важных.
Обучение без присмотра широко используется в различных областях, таких как анализ данных, обработка текстовой информации, компьютерное зрение и многие другие. Этот подход позволяет моделям самостоятельно извлекать информацию из неструктурированных данных и принимать самостоятельные решения на основе обнаруженных закономерностей.
Обучение без присмотра играет важную роль в развитии искусственного интеллекта, поскольку позволяет моделям самостоятельно научиться находить скрытые паттерны в данных и принимать решения без участия человека.