Этот тип машинного обучения предоставляет ИИ возможность изучать и находить скрытые закономерности в больших наборах данных без присмотра человека.

Маркировка данных является трудоемкой и отнимает много времени, а во многих случаях непрактична. Вот где неконтролируемое обучение приносит большую пользу, предоставляя приложениям искусственного интеллекта возможность учиться без этикеток и надзора.

❔ Теперь подробнее - что такое неконтролируемое обучение?

Неконтролируемое обучение (UL) - это метод машинного обучения, используемый для выявления закономерностей в наборах данных, содержащих неклассифицированные и немаркированные точки данных. В этом методе обучения системе искусственного интеллекта предоставляются только входные данные и нет соответствующих выходных данных.

В отличие от контролируемого обучения, неконтролируемое не требует, чтобы человек контролировал модель. Специалист по обработке данных позволяет машине обучаться, наблюдая за данными и находя закономерности самостоятельно. Другими словами, эта подкатегория машинного обучения позволяет системе действовать на основе предоставленной информации без какого-либо внешнего руководства.

🟢 Как работает неконтролируемое обучение

Проще говоря, неконтролируемое обучение работает путем анализа некатегоризированных, немаркированных данных и поиска в них скрытых структур.

При обучении под наблюдением специалист по обработке данных предоставляет системе помеченные данные, например, изображения кошек, помеченные как cats, что позволяет ей обучаться на примере. При неконтролируемом обучении специалист по обработке данных предоставляет только фотографии, и система несет ответственность за анализ данных и делает вывод, являются ли они изображениями кошек.

Неконтролируемое машинное обучение требует огромных объемов данных. В большинстве случаев то же самое верно и для контролируемого обучения, поскольку модель становится более точной благодаря большему количеству примеров.