Нейро
Ответ создан на основе результатов поиска
Обучение без учителя в машинном обучении работает так: алгоритм получает на входе неразмеченные данные и старается сам найти в них общие признаки и связи 2.
В отличие от обучения с учителем, где модели обучаются на размеченных данных, в обучении без учителя модели должны самостоятельно выявлять скрытые структуры и закономерности в данных 1.
Некоторые задачи, которые решает обучение без учителя:
- Кластеризация 12. Нейросеть делит большой массив данных на группы, выделяя критерии отличия 2. Например, если есть большой набор данных о клиентах, обучение без учителя может помочь выявить группы клиентов с похожими характеристиками 1.
- Выявление аномалий 12. Для этого нейросеть сначала обучают на нормальных данных, и, когда в реальности она встречается с выбросами, то должна об этом сигнализировать 2. Так можно быстро обнаруживать необычное поведение покупателей, например резкий рост спроса на конкретный товар 2.
- Нахождение ассоциаций 2. Нейросеть может определить критерии похожести одних объектов на другие и строить связи 2. Например, рекомендовать товары в дополнение к купленным 2.
Однако у обучения без учителя есть и недостатки: результаты могут быть сложны для интерпретации и требовать дополнительного анализа, а также нет гарантии на точность 1.
На основе 10 источников: