מודל לא מפוקח בלמידת מכונה אינו מצריך נתונים מסומנים לצורך אימון מכיוון שהוא שואף למצוא דפוסים ויחסים בתוך הנתונים ללא תוויות מוגדרות מראש. למרות שלמידה ללא פיקוח אינה כרוכה בשימוש בנתונים מסומנים, המודל עדיין צריך לעבור תהליך הדרכה כדי ללמוד את המבנה הבסיסי של הנתונים ולהפיק תובנות משמעותיות. תהליך ההכשרה בלמידה ללא פיקוח כולל טכניקות כמו קיבוץ, הפחתת מימד וזיהוי אנומליות.
אלגוריתמי אשכולות, כגון צבירת K-means או אשכול היררכי, משמשים בדרך כלל בלמידה לא מפוקחת כדי לקבץ נקודות נתונים דומות על סמך התכונות שלהן. אלגוריתמים אלו עוזרים למודל לזהות דפוסים ומבנים בתוך הנתונים על ידי חלוקת הנתונים לאשכולות. לדוגמה, בפילוח לקוחות, אלגוריתמי אשכולות יכולים לקבץ לקוחות על סמך התנהגות הרכישה או מידע דמוגרפי שלהם, מה שמאפשר לעסקים למקד לפלחי לקוחות ספציפיים עם אסטרטגיות שיווק מותאמות.
טכניקות הפחתת מימדיות, כגון ניתוח רכיבים ראשוניים (PCA) או t-SNE, חיוניות גם בלמידה ללא פיקוח כדי להפחית את מספר התכונות בנתונים תוך שמירה על המבנה הבסיסי שלו. על ידי הפחתת הממדיות של הנתונים, טכניקות אלו עוזרות למודל לדמיין ולפרש קשרים מורכבים בתוך הנתונים. לדוגמה, בעיבוד תמונה, ניתן להשתמש בהפחתת מימד כדי לדחוס תמונות תוך שמירה על מידע חזותי חשוב, מה שמקל על ניתוח ועיבוד מערכי נתונים גדולים.
זיהוי אנומליות הוא יישום חשוב נוסף של למידה ללא פיקוח, שבו המודל מזהה חריגים או דפוסים חריגים בנתונים החורגים מהתנהגות רגילה. אלגוריתמים לזיהוי חריגות, כגון Isolation Forest או One-Class SVM, משמשים לאיתור פעילויות הונאה בעסקאות פיננסיות, פריצות לרשת באבטחת סייבר או כשלים בציוד בתחזוקה חזויה. אלגוריתמים אלו לומדים את הדפוסים הנורמליים בנתונים במהלך האימון ומקרי דגלים שאינם תואמים לדפוסים אלו כאנומליות.
למרות שמודלים של למידה ללא פיקוח אינם דורשים נתונים מסומנים לצורך אימון, הם עדיין עוברים תהליך הדרכה כדי ללמוד את המבנה הבסיסי של הנתונים ולחלץ תובנות יקרות ערך באמצעות טכניקות כמו אשכולות, הפחתת מימד וזיהוי אנומליות. על ידי מינוף אלגוריתמי למידה ללא פיקוח, עסקים וארגונים יכולים לחשוף דפוסים נסתרים בנתונים שלהם, לקבל החלטות מושכלות ולהשיג יתרון תחרותי בעולם מונע הנתונים של ימינו.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning