![uczenie nienadzorowane](https://www.deeptechnology.ai/wp-content/uploads/2023/05/robot-g839c77961_1280.jpg)
Co to jest uczenie nienadzorowane?
Uczenie nienadzorowane umożliwia komputerom naukę na podstawie danych bez potrzeby stosowania etykiet. Algorytmy uczenia nienadzorowanego wykorzystują wzorce danych przewidywania zamiast oznaczonych danych. Dzięki temu doskonale sprawdza się w zadaniach takich jak grupowanie, wykrywanie anomalii czy redukcja wymiarowości.
Z tego artykułu dowiesz się, czym jest uczenie nienadzorowane, jak działa i co można dzięki niemu osiągnąć. |
SPIS TREŚCI
- Jak działa uczenie nienadzorowane?
- Rodzaje nienadzorowanego algorytmu uczenia
- Jak uczenie nienadzorowane wiąże się ze sztuczną inteligencją?
- Uczenie nienadzorowane – zalety i wady
- Podsumowanie
Jak działa uczenie nienadzorowane?
Korzystając z algorytmów uczenia nienadzorowanego, maszyny mogą odkrywać ukryte struktury w dużych zbiorach danych bez wcześniejszej wiedzy lub także założeń dotyczących danych. Uczenie nienadzorowane jest rodzajem uczenia maszynowego, który polega na wykorzystaniu algorytmów do wykrywania wzorców i też zależności w danych. Algorytmy te używane są do klasteryzacji, czyli porządkowania danych w grupach lub do wykrywania wzorców w danych, które mogą być wykorzystane do tworzenia modeli predykcyjnych.
![uczenie nienadzorowane](https://www.deeptechnology.ai/wp-content/uploads/2023/05/machine-learning-g836e7a8c2_1280-1024x682.jpg)
Rodzaje nienadzorowanego algorytmu uczenia
Jest to ważna część uczenia maszynowego, które zajmuje się analizą danych. Można go używać do odkrywania wzorców oraz także relacji w danych, a to sprzyja podejmowaniu lepszych decyzji.
Najczęściej używane algorytmy to: analiza głównych składowych (PCA), samoorganizujące się mapy (SOM) oraz też głębokie sieci przekonań (DBN). Algorytmy te mają szeroki zakres zastosowania – od identyfikowania klastrów w danych klientów po odkrywanie nowych funkcji w obrazach. Wymienić można:
- uczenie się od podstaw;
- oparte na regułach;
- uczenie wykorzystujące sieci neuronowe;
- oparte na głębokiej sieci neuronowej;
- uczenie maszynowe.
Jak uczenie nienadzorowane wiąże się ze sztuczną inteligencją?
Uczenie bez nadzoru jest potężnym narzędziem dla systemów sztucznej inteligencji (AI). Korzystając z uczenia nienadzorowanego, sztuczna inteligencja może identyfikować wzorce oraz również odkrywać spostrzeżenia, które w innym przypadku byłyby trudne lub niemożliwe do wykrycia. Dzięki temu systemy sztucznej inteligencji mogą podejmować decyzje i przewidywać rozwiązania.
Technika ta pozwala systemom AI na uczenie się na podstawie danych bez wskazówek lub także instrukcji, które określają, w jaki sposób dane są podzielone. Techniki uczenia nienadzorowanego stosuje się również do analizy dużych zbiorów danych, w tym do tworzenia modeli predykcyjnych.
Uczenie nienadzorowane – zalety i wady
Do zalet uczenia nienadzorowanego należą zdolność do identyfikowania ukrytych trendów w danych, jego skalowalność oraz także potencjał automatycznego podejmowania decyzji. Jednak uczenie nienadzorowane ma też wady, do których można zaliczyć złożoność tworzenia algorytmów oraz brak dokładności w porównaniu z modelami uczenia nadzorowanego.
Zalety uczenia nienadzorowanego:
- zajmuje dużo mniej czasu niż uczenie nadzorowane, ponieważ nie wymaga ręcznego oznaczania danych;
- może wykrywać składniki ukryte w danych, które standardowe algorytmy statystyczne mogłyby przegapić;
- znacznie zmniejsza złożoność danych, dzięki czemu można lepiej je zrozumieć.
Wady uczenia nienadzorowanego:
- trudno ustalić, czy dane zostały dobrze sklasyfikowane, ponieważ nie ma etykiet do porównania;
- bywa wrażliwe na szum, który może być przyczyną błędnych wniosków;
- jego wyniki mogą być trudne do interpretacji.
![uczenie nienadzorowane](https://www.deeptechnology.ai/wp-content/uploads/2023/05/artificial-intelligence-ga7745747e_1280-1024x682.png)
Uczenie nienadzorowane – podsumowanie
To gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom zdobywanie umiejętności na podstawie danych bez wyraźnego programowania. Algorytmy odkrywają ukryte struktury w danych, które można wykorzystać do przewidywania przyszłych punktów. To ważne narzędzie dla firm, które muszą podejmować decyzje w oparciu o złożone zbiory. Dzięki temu firmy mogą uzyskać cenny wgląd w bazę klientów lub trendy rynkowe bez konieczności samodzielnego analizowania danych.