Обучение без присмотра - что это такое, определение термина
- Обучение без присмотра
- - это тип машинного обучения, где алгоритмы обучаются на неразмеченных данных, то есть на данных, которые не имеют предварительно определенных меток или категорий. Вместо явного руководства, модели пытаются обнаружить скрытые закономерности, структуры и взаимосвязи в данных самостоятельно. Этот подход широко используется для задач кластеризации, понижения размерности, обнаружения аномалий и прогнозирования, где цель состоит в выявлении неявных паттернов и отношений в данных.
Детальная информация
Обучение без присмотра - это тип машинного обучения, где алгоритмы обучаются на неразмеченных данных. В отличие от обучения с учителем, где модели получают как входные данные, так и желаемые выходные значения (метки), обучение без присмотра полагается на обнаружение скрытых структур и закономерностей в данных без явных указаний. Алгоритмы без присмотра изучают данные, чтобы выявить сходства, различия, аномалии и другие паттерны.
Этот подход широко применяется в задачах кластеризации, где данные группируются по схожим характеристикам, редукции размерности, где количество признаков данных уменьшается для упрощения анализа, и обнаружения аномалий, где модели учатся выявлять необычные или подозрительные данные.
Обучение без присмотра особенно полезно в ситуациях, когда маркировка данных трудоемка, дорога или невозможна. Оно позволяет компьютерам учиться из сырых данных, что открывает возможности для анализа и понимания сложных систем и явлений.