Обучение без учителя — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для поиска закономерностей и прогнозирования в наборах данных без помеченных данных. Он основан на идее, что компьютеры могут учиться без каких-либо предварительных знаний, анализируя данные и находя закономерности и связи между ними.
В отличие от обучения с учителем, в котором для прогнозирования и классификации используются помеченные входные данные, обучение без учителя не требует меток входных и выходных данных. Вместо этого программы обучения без присмотра способны обнаруживать корреляции и определять основные структуры путем анализа данных.
Обучение без учителя используется в самых разных приложениях: от робототехники до обработки естественного языка и биоинформатики. Например, его можно использовать для выявления аномалий в больших наборах данных, обнаружения кластеров похожих точек данных и получения выводов на основе необработанных данных.
Примером алгоритма обучения без учителя является кластеризация K-средних, при которой набор точек данных группируется в кластеры на основе сходства. Другим примером является анализ главных компонентов (PCA), который снижает сложность набора данных за счет уменьшения количества измерений при сохранении наиболее важных функций набора данных.
Алгоритмы обучения без учителя используются для изучения данных путем поиска закономерностей в больших наборах данных и предоставления информации, которая помогает нам лучше понять, как устроен мир. Его можно использовать для поиска корреляций, получения выводов и прогнозов, не полагаясь на размеченные данные. В конечном счете, обучение без учителя — это мощный инструмент, который помогает нам принимать более правильные и точные решения.
