Искусственный интеллект (ИИ), одна из ключевых областей информатики, которая искусственно реализует человеческое обучение, рассуждение и способность восприятия, стимулирует инновационные изменения во многих областях.
Даже в области искусственного интеллекта ненаправленное обучение сосредоточено на поиске скрытых шаблонов или структур из данных, расширяя возможности их применения в самых разных областях.
В статье рассматриваются принципы, основные методы и области применения обучения без учителя, а также связанные с ним патентные примеры.
1. Принципы обучения без учителя
Обучение без учителя позволяет выявлять структуру неразмеченных данных, в отличие от обучения с учителем, использующего размеченные примеры. К основным подходам относятся кластеризация, снижение размерности и обнаружение аномалий.
- Кластеризация — это процесс группирования данных в группы с аналогичными характеристиками. Типичные алгоритмы кластеризации включают K-средства, иерархическую кластеризацию и DBSCAN, которые используются для идентификации и классификации шаблонов в данных.
- Сокращение размерности: метод преобразования данных высокой размерности в данные низкой размерности, позволяющий легко визуализировать и анализировать, сохраняя при этом важные характеристики данных. Методы уменьшения размеров помогают уменьшить сложность данных и повысить вычислительную эффективность.
- Обнаружение аномалий - это процесс идентификации нормальных моделей и других ненормальных данных, который используется в различных областях, включая безопасность, обнаружение финансовых махинаций и контроль качества. К ним относятся изоляционный лес, локальный фактор выброса (LOF) и одноклассный SVM.
2. Основные технологии
Достижения в области ненаправленного обучения основаны на ряде технологических инноваций, и методы и методологии, часто используемые для реализации ненаправленного обучения, следующие:
- Изучение нейронных сетей: Изучение не-лидеров с использованием искусственных нейронных сетей эффективно в изучении сложных моделей данных. Типичные модели нейронных сетей включают Autoencoder, Variants Autoencoder (VAE) и Generating Hostile Neural Networks (GAN). Автоэнкодеры извлекают полезные функции в процессе сжатия и восстановления входных данных на более низком уровне, VAE моделируют вероятностные характеристики данных, а GAN используют две нейронные сети для генерации и оценки данных.
- В сочетании с обучением с подкреплением: обучение без обучения может быть объединено с обучением с подкреплением для создания более сильных моделей. В процессе взаимодействия и обучения из окружающей среды ненаправленное обучение позволяет нам понять структуру окружающей среды и выбрать лучшее поведение на ее основе, и этот подход полезен для автономного вождения, роботизированного управления и многого другого.
- В эпоху больших данных некартовое обучение требует технологии, которая может эффективно обрабатывать большие наборы данных. Распределенные вычисления, облачные вычисления и ускорение графического процессора являются важными факторами, которые позволяют беспрепятственно изучать большие объемы данных, такие как предварительная обработка данных, обучение модели и оценка.
3. часто задаваемые вопросы
Обучение показывает этот потенциал в различных областях. Приведенные ниже случаи относятся к нескольким основным случаям.
- Обработка естественного языка (NLP): Ненаправленное обучение используется для анализа текстовых данных, для моделирования предмета, встраивания слов и кластеризации документов. Например, методы встраивания слов, такие как Word2Vec и GloVe, выражают значение слов в векторном пространстве посредством некартового обучения. Обработка естественного языка используется в переводах, резюме, системах ответа на вопросы и т.д.
- Обработка изображений: обучение без учителя позволяет извлекать значимые признаки из изображений и применяется, в частности, при классификации, обнаружении объектов и генерации изображений. GAN используются для создания реалистичных изображений, а автоэнкодеры — для сжатия и восстановления данных.
- Ненаправленное обучение используется для разработки персонализированной системы рекомендаций на основе данных о поведении пользователей, а алгоритмы кластеризации идентифицируют аналогичные группы пользователей и предоставляют им индивидуальные рекомендации. Система рекомендаций очень полезна в электронной коммерции, стриминговых сервисах и т.д.
4. Анализ патентных дел
Если вы нажмете на кнопку выше, вы увидите патент.
- Анализ
Этот патент относится к использованию некартографического обучения для переучивания существующих моделей обучения с учителем, в основном применяемых к данным, полученным из различных источников, таких как устройства IoT и датчики.
Эти устройства часто генерируют немаркированные данные, и ключ к этому патенту заключается в анализе этих немаркированных данных с использованием модели обучения без карт, идентификации шаблонов или кластеров и присвоения меток на основе конкретных характеристик.
Эти новые маркированные наборы данных используются для переучивания существующих моделей обучения под наблюдением. Включая идеи, полученные из ненаправленного обучения, переученная модель повышает точность и надежность. Это позволяет более эффективно использовать большие наборы данных, особенно когда маркировка затруднена.
Возможные области применения
Эта техника может быть использована во многих областях. Например, он может применяться для анализа данных, генерируемых датчиками IoT в управлении умным городом, или для обработки данных о здоровье, собираемых носимыми устройствами в медицинской области. Это позволяет более детально прогнозировать и анализировать.
Обучение без учителя позволяет эффективно обрабатывать большие объёмы неразмеченных данных и выявлять полезные закономерности без ручной разметки. Оно может способствовать улучшению существующих моделей и развитию новых областей применения.
Эта технологическая инновация может значительно повысить эффективность анализа данных и обучения модели в различных отраслях, что приведет к более точным и надежным результатам. Мы можем предложить новое решение посредством обучения.
Материал отражает ситуацию на дату публикации. Обратитесь в IPLEX, чтобы обсудить обстоятельства вашего дела.