Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Jedan od primarnih kriterijuma za bilo koju vrstu korporativne aktivnosti je efikasno korišćenje informacija. U nekom trenutku, obim kreiranih podataka premašuje kapacitet osnovne obrade.
Tu na scenu stupaju algoritmi mašinskog učenja. Međutim, prije nego što se bilo šta od ovoga dogodi, informacije se moraju proučiti i protumačiti. Ukratko, to je ono za šta se koristi mašinsko učenje bez nadzora.
U ovom članku ćemo detaljno ispitati mašinsko učenje bez nadzora, uključujući njegove algoritme, slučajeve upotrebe i još mnogo toga.
Šta je nenadgledano mašinsko učenje?
Algoritmi za mašinsko učenje bez nadzora identificiraju obrasce u skupu podataka koji nemaju poznate ili označene posljedice. Nadgledan Algoritmi mašinskog učenja imaju označeni izlaz.
Poznavanje ove razlike pomaže vam da shvatite zašto se metode mašinskog učenja bez nadzora ne mogu koristiti za rješavanje problema regresije ili klasifikacije, budući da ne znate koja može biti vrijednost/odgovor za izlazne podatke. Ne možete normalno trenirati algoritam ako ne znate vrijednost/odgovor.
Štaviše, učenje bez nadzora može se koristiti za identifikaciju osnovne strukture podataka. Ovi algoritmi otkrivaju skrivene obrasce ili grupiranje podataka bez potrebe za ljudskom interakcijom.
Njegov kapacitet da otkrije sličnosti i kontraste u informacijama čini ga odličnim izborom za istraživačku analizu podataka, tehnike unakrsne prodaje, segmentaciju potrošača i identifikaciju slika.
Razmislite o sljedećem scenariju: nalazite se u trgovini i vidite neidentifikovano voće koje nikada prije niste vidjeli. Možete lako razlikovati nepoznato voće od drugog voća u okolini na osnovu vaših zapažanja njegovog oblika, veličine ili boje.
Algoritmi za mašinsko učenje bez nadzora
clustering
Grupiranje je bez sumnje najšire korišteni pristup učenju bez nadzora. Ovaj pristup stavlja povezane stavke podataka u nasumično generirane klastere.
Sam po sebi, ML model otkriva sve obrasce, sličnosti i/ili razlike u nekategoriziranoj strukturi podataka. Model će moći otkriti bilo koje prirodne grupe ili klase u podacima.
tipovi
Postoji nekoliko oblika grupiranja koji se mogu koristiti. Pogledajmo prvo najvažnije.
- Ekskluzivno grupisanje, ponekad poznato kao "tvrdo" grupisanje, je vrsta grupiranja u kojoj jedan podatak pripada samo jednom klasteru.
- Grupiranje preklapanja, često poznato kao "meko" grupiranje, omogućava objektima podataka da pripadaju više od jednog klastera u različitom stepenu. Nadalje, probabilističko klasteriranje se može koristiti za rješavanje problema "mekog" klasteriranja ili procjene gustine, kao i za procjenu vjerovatnoće ili vjerovatnoće da tačke podataka pripadaju određenim klasterima.
- Kreiranje hijerarhije grupisanih stavki podataka je cilj hijerarhijskog grupisanja, kao što ime govori. Stavke podataka se dekonstruišu ili kombinuju na osnovu hijerarhije za generisanje klastera.
Slučajevi upotrebe:
- Detekcija anomalija:
Bilo koja vrsta odstupanja u podacima može se otkriti korištenjem grupiranja. Kompanije u transportu i logistici, na primjer, mogu koristiti detekciju anomalija da otkriju logističke prepreke ili otkriju oštećene mehaničke dijelove (predviđeno održavanje).
Finansijske institucije mogu koristiti tehnologiju da otkriju lažne transakcije i brzo reaguju, potencijalno štedeći mnogo novca. Saznajte više o uočavanju abnormalnosti i prijevara gledajući naš video.
- Segmentacija kupaca i tržišta:
Algoritmi za grupisanje mogu pomoći u grupisanju ljudi koji imaju slične karakteristike i stvaranju ličnosti potrošača za efikasniji marketing i ciljane inicijative.
K-Means
K-means je metoda grupisanja koja je također poznata kao particioniranje ili segmentacija. On dijeli tačke podataka u unaprijed određen broj klastera poznatih kao K.
U metodi K-means, K je ulaz pošto računaru govorite koliko klastera želite da identifikujete u svojim podacima. Svaka stavka podataka se naknadno dodeljuje najbližem centru klastera, poznatom kao centar (crne tačke na slici).
Potonji služe kao prostori za pohranu podataka. Tehnika grupiranja može se raditi više puta dok se klasteri dobro ne definiraju.
Fuzzy K-znači
Fuzzy K-means je proširenje tehnike K-means, koja se koristi za preklapanje grupiranja. Za razliku od K-means tehnike, nejasne K-srednje vrednosti ukazuju da tačke podataka mogu pripadati mnogim klasterima sa različitim stepenom blizine svakom od njih.
Udaljenost između točaka podataka i težišta klastera se koristi za izračunavanje blizine. Kao rezultat toga, mogu postojati situacije kada se različiti klasteri preklapaju.
Gaussovi modeli mješavine
Gaussovi modeli mješavine (GMM) su metoda koja se koristi u probabilističkom grupisanju. Budući da su srednja vrijednost i varijansa nepoznati, modeli pretpostavljaju da postoji fiksni broj Gaussovih distribucija, od kojih svaka predstavlja poseban klaster.
Da bi se odredilo kojem klasteru pripada određena tačka podataka, u osnovi se koristi metoda.
Hijerarhijsko grupisanje
Hijerarhijska strategija klasteriranja može početi sa svakom točkom podataka dodijeljenom drugom klasteru. Dva klastera koji su najbliži jedan drugom se zatim spajaju u jedan klaster. Iterativno spajanje se nastavlja sve dok samo jedan klaster ne ostane na vrhu.
Ova metoda je poznata kao odozdo prema gore ili aglomerativna. Ako počnete sa svim stavkama podataka vezanim za isti klaster, a zatim provodite podjele dok se svaka stavka podataka ne dodijeli kao zaseban klaster, metoda je poznata kao odozgo prema dolje ili hijerarhijsko klasteriranje s podjelom.
Apriori algoritam
Analiza tržišne korpe je popularizovala apriorne algoritme, što je rezultiralo različitim mašinama za preporuke za muzičke platforme i online prodavnice.
Koriste se u transakcijskim skupovima podataka za pronalaženje čestih skupova artikala ili grupiranja artikala, kako bi se predvidjela vjerovatnoća konzumiranja jednog proizvoda na osnovu potrošnje drugog.
Na primjer, ako počnem puštati radio OneRepublic na Spotifyju sa “Counting Stars”, jedna od drugih pjesama na ovom kanalu će vrlo sigurno biti pjesma Imagine Dragon, kao što je “Bad Liar”.
Ovo se zasniva na mojim prethodnim navikama slušanja, kao i na obrascima slušanja drugih. Apriori metode broje skupove stavki koristeći hash stablo, prelazeći skup podataka u širinu.
Smanjenje dimenzija
Smanjenje dimenzionalnosti je vrsta nenadgledanog učenja koje koristi kolekciju strategija za minimiziranje broja karakteristika – ili dimenzija – u skupu podataka. Dozvolite nam da razjasnimo.
Može biti primamljivo ugraditi što više podataka dok kreirate svoj skup podataka za mašinsko učenje. Nemojte nas pogrešno shvatiti: ova strategija dobro funkcionira jer više podataka obično daje preciznije nalaze.
Pretpostavimo da su podaci pohranjeni u N-dimenzionalnom prostoru, pri čemu svaka karakteristika predstavlja drugu dimenziju. Može postojati stotine dimenzija ako ima puno podataka.
Razmotrite Excel tabele, sa kolonama koje predstavljaju karakteristike i redovima koji predstavljaju stavke podataka. Kada ima previše dimenzija, ML algoritmi mogu imati loš učinak i vizualizacija podataka može postati teško.
Stoga je logično ograničiti karakteristike ili dimenzije i prenijeti samo relevantne informacije. Smanjenje dimenzionalnosti je upravo to. Omogućava upravljivu količinu unosa podataka bez ugrožavanja integriteta skupa podataka.
Analiza glavnih komponenata (PCA)
Analiza glavne komponente je pristup smanjenja dimenzionalnosti. Koristi se za minimiziranje broja karakteristika u ogromnim skupovima podataka, što rezultira većom jednostavnošću podataka bez žrtvovanja tačnosti.
Kompresija skupa podataka se postiže metodom poznatom kao ekstrakcija karakteristika. To ukazuje da se elementi iz originalnog skupa spajaju u novi, manji. Ove nove osobine poznate su kao primarne komponente.
Naravno, postoje dodatni algoritmi koje možete koristiti u svojim aplikacijama za učenje bez nadzora. Gore navedene su samo najraširenije, zbog čega se o njima detaljnije govori.
Primjena nenadgledanog učenja
- Metode učenja bez nadzora koriste se za zadatke vizualne percepcije kao što je prepoznavanje objekata.
- Nenadzirano mašinsko učenje daje kritične aspekte medicinskim sistemima za snimanje, kao što su identifikacija, klasifikacija i segmentacija slike, koji se koriste u radiologiji i patologiji za brzu i pouzdanu dijagnozu pacijenata.
- Učenje bez nadzora može pomoći da se identifikuju trendovi podataka koji se mogu koristiti za stvaranje efikasnijih strategija unakrsne prodaje koristeći prošle podatke o ponašanju potrošača. Tokom procesa naplate, ovo koriste online kompanije kako bi klijentima predložile prave dodatke.
- Metode učenja bez nadzora mogu pregledati ogromne količine podataka kako bi pronašle vanjske vrijednosti. Ove abnormalnosti mogu dovesti do upozorenja o neispravnoj opremi, ljudskoj grešci ili sigurnosnim kršenjima.
Problemi sa učenjem bez nadzora
Učenje bez nadzora je privlačno na različite načine, od potencijala za pronalaženje važnih uvida podataka kako bi se izbjeglo skupo označavanje podataka operacije. Međutim, postoji nekoliko nedostataka korištenja ove strategije za obuku Modeli mašinskog učenja čega biste trebali biti svjesni. Evo nekoliko primjera.
- Kako ulaznim podacima nedostaju oznake koje služe kao ključevi odgovora, rezultati modela učenja bez nadzora mogu biti manje precizni.
- Učenje bez nadzora često radi s ogromnim skupovima podataka, što može povećati složenost računanja.
- Pristup zahtijeva potvrdu izlaza od strane ljudi, bilo internih ili eksternih stručnjaka u predmetu istraživanja.
- Algoritmi moraju ispitati i izračunati svaki mogući scenario tokom faze obuke, što traje neko vrijeme.
zaključak
Učinkovito korištenje podataka je ključ za uspostavljanje konkurentske prednosti na određenom tržištu.
Možete segmentirati podatke pomoću algoritama za mašinsko učenje bez nadzora da biste ispitali preferencije vaše ciljne publike ili da biste utvrdili kako određena infekcija reaguje na određeni tretman.
Postoji nekoliko praktičnih primjena i naučnici za podatke, inženjeri i arhitekte mogu vam pomoći u definiranju vaših ciljeva i razvoju jedinstvenih rješenja za učenje učenja za vašu kompaniju.
Ostavite odgovor