Un model no supervisat en aprenentatge automàtic no requereix dades etiquetades per a l'entrenament, ja que pretén trobar patrons i relacions dins de les dades sense etiquetes predefinides. Tot i que l'aprenentatge no supervisat no implica l'ús de dades etiquetades, el model encara s'ha de sotmetre a un procés d'entrenament per aprendre l'estructura subjacent de les dades i extreure coneixements significatius. El procés d'entrenament en aprenentatge no supervisat implica tècniques com ara l'agrupació, la reducció de la dimensionalitat i la detecció d'anomalies.
Els algorismes d'agrupament, com ara l'agrupació de mitjans K o l'agrupació jeràrquica, s'utilitzen habitualment en l'aprenentatge no supervisat per agrupar punts de dades similars en funció de les seves característiques. Aquests algorismes ajuden el model a identificar patrons i estructures dins de les dades particionant les dades en clústers. Per exemple, en la segmentació de clients, els algorismes de clúster poden agrupar els clients en funció del seu comportament de compra o informació demogràfica, cosa que permet a les empreses orientar-se a segments de clients específics amb estratègies de màrqueting adaptades.
Les tècniques de reducció de la dimensionalitat, com l'anàlisi de components principals (PCA) o t-SNE, també són essencials en l'aprenentatge no supervisat per reduir el nombre de característiques de les dades alhora que es preserva la seva estructura subjacent. En reduir la dimensionalitat de les dades, aquestes tècniques ajuden el model a visualitzar i interpretar relacions complexes dins de les dades. Per exemple, en el processament d'imatges, la reducció de la dimensionalitat es pot utilitzar per comprimir imatges i conservar informació visual important, cosa que facilita l'anàlisi i el processament de grans conjunts de dades.
La detecció d'anomalies és una altra aplicació important de l'aprenentatge no supervisat, on el model identifica valors atípics o patrons inusuals a les dades que es desvien del comportament normal. Els algorismes de detecció d'anomalies, com Isolation Forest o One-Class SVM, s'utilitzen per detectar activitats fraudulentes en transaccions financeres, intrusions a la xarxa en la ciberseguretat o fallades d'equips en el manteniment predictiu. Aquests algorismes aprenen els patrons normals de les dades durant l'entrenament i marquen les instàncies que no s'ajusten a aquests patrons com a anomalies.
Tot i que els models d'aprenentatge no supervisats no requereixen dades etiquetades per a la formació, encara se sotmeten a un procés d'entrenament per aprendre l'estructura subjacent de les dades i extreure coneixements valuosos mitjançant tècniques com ara l'agrupació, la reducció de la dimensionalitat i la detecció d'anomalies. Aprofitant algorismes d'aprenentatge no supervisat, les empreses i les organitzacions poden descobrir patrons ocults a les seves dades, prendre decisions informades i obtenir un avantatge competitiu en el món actual basat en dades.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning