2.6 KiB
| title | localeTitle |
|---|---|
| Unsupervised Learning | Неконтролируемое обучение |
Предлагаемое чтение:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning
- https://stackoverflow.com/a/1854449/6873133
- http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/papers/ul.pdf
Проект статьи:
Что такое неконтролируемое обучение?
Неконтролируемое обучение позволяет нам приблизиться к проблемам, которые мало или вообще не представляют, как выглядят наши результаты. Мы можем получить структуру из данных, где мы не обязательно знаем влияние переменных.
Типы:
Кластеризация: используется для анализа поисковых данных для поиска скрытых шаблонов или группировки данных. Возьмите коллекцию из 1 000 000 различных генов и найдите способ автоматически группировать эти гены в группы, которые каким-то образом похожи или связаны разными переменными, такими как продолжительность жизни, местоположение, роли и т. Д.
Подходы к неконтролируемому обучению включают:
кластеризация. K-средства. смеси. иерархическая кластеризация, обнаружение аномалий. Нейронные сети. Изучение языка. Generative Adversarial Network. Поддерживает изучение скрытых переменных моделей, таких как. Алгоритм максимизации ожиданий (EM) Метод моментов
Несколько примеров: Предположим, у вас есть данные для сайта электронной коммерции. На прошлой неделе у вас есть список людей и вещей, которые они заказали онлайн. Теперь вы можете использовать алгоритмы кластеризации и находить шаблон в данных, прогнозировать тенденцию покупки и формулировать бизнес-стратегию в соответствии с трендом.