التعلم غير الخاضع للرقابة هو نوع من خوارزميات التعلم الآلي التي تعمل في الغالب في مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، بهدف اكتشاف الهياكل أو الأنماط أو العلاقات المخفية داخل البيانات غير المسماة. إنه يعمل بشكل مستقل لمعالجة بيانات الإدخال وتحديد القواسم المشتركة، مما يجعله تقنية قوية لمختلف المهام مثل التجميع والكشف عن الحالات الشاذة وتقليل الأبعاد.
وعلى النقيض من التعلم الخاضع للإشراف، والذي يعتمد على البيانات المصنفة لتدريب النماذج، يعمل التعلم غير الخاضع للإشراف مع مجموعات بيانات لا تحتوي على تسميات مخرجات محددة مسبقًا. وهذا يعني أن خوارزمية التعلم يجب أن تجد رؤى وارتباطات دون توجيه، مما يجعل هذا النهج في كثير من الأحيان أكثر تعقيدًا وتعقيدًا مقارنة بنظيره الخاضع للإشراف. ومع ذلك، فإن وفرة البيانات غير المصنفة المتاحة اليوم تجعل التعلم غير الخاضع للرقابة تقنية أساسية في العديد من المجالات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، وأنظمة التوصية.
يتم تصنيف خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة عمومًا إلى فئتين أساسيتين: التجميع والارتباط. تهدف خوارزميات التجميع إلى تقسيم نقاط بيانات الإدخال إلى مجموعات متميزة، بحيث تكون النقاط داخل المجموعة متشابهة بدرجة كبيرة وتكون تلك الموجودة في مجموعات مختلفة مختلفة. تتضمن بعض تقنيات التجميع الشائعة التجميع بالوسائل K، والتجميع الهرمي، وDBSCAN. من ناحية أخرى، تسعى خوارزميات الارتباط إلى تحديد العلاقات والتبعيات بين المتغيرات في مجموعة بيانات معينة. تتضمن تقنيات الارتباط الشائعة خوارزميات Apriori وEclat.
أسلوب آخر مهم في التعلم غير الخاضع للرقابة هو تقليل الأبعاد، مما يقلل من عدد الميزات أو المتغيرات في مجموعة البيانات إما عن طريق استخراج الميزة أو اختيار الميزة. يعد تحليل المكونات الرئيسية (PCA) ودمج الجوار العشوائي الموزع (t-SNE) من الأمثلة المعروفة على تقنيات تقليل الأبعاد. يعد تقليل الأبعاد أمرًا حيويًا لتقليل التعقيد الحسابي وتخفيف "لعنة الأبعاد" في مهام التعلم الآلي.
AppMaster ، وهي منصة قوية no-code تقدم خدمات لإنشاء تطبيقات الواجهة الخلفية والويب وتطبيقات الهاتف المحمول، تتفهم عددًا كبيرًا من إمكانيات التطبيقات والإمكانات التي توفرها تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة ضمن مشهد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. إن تبني فوائد التعلم غير الخاضع للإشراف يمكن أن يمكّن المطورين المواطنين من تحسين تحسين التطبيقات وهندسة الميزات ومهام التعرف على الأنماط.
على سبيل المثال، يمكن لعملاء AppMaster استخدام خوارزميات التجميع لتجميع المستخدمين بناءً على سلوكهم أو تفضيلاتهم أو أي خصائص أخرى ذات صلة، ثم تطبيق هذه المعلومات لتخصيص تجربة المستخدم الخاصة بهم أو الحملات التسويقية المستهدفة. علاوة على ذلك، يمكن استخدام تقليل الأبعاد لتحسين جودة التحليلات المستندة إلى الرؤية، في حين يمكن استخدام اكتشاف الحالات الشاذة لمنع الاحتيال أو اكتشاف الأخطاء داخل تطبيقاتها.
تم بناء AppMaster على أساس التطوير السريع والفعال للتطبيقات، مدعومًا ببنيته الخالية من no-code. من خلال تكامل التعلم الآلي - بما في ذلك تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة - ينشئ AppMaster بيئة يصبح فيها اكتشاف الأنماط والعلاقات والهياكل ذات المعنى داخل البيانات جانبًا أساسيًا من عملية التطوير. من خلال دمج الأساليب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في التطوير no-code ، يمنح AppMaster العملاء إمكانية الوصول إلى حل شامل يسخر تطورات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين أداء التطبيقات وتعزيزه عبر أنظمة الويب والهواتف المحمولة والواجهة الخلفية.
في الختام، يمثل التعلم غير الخاضع للرقابة عنصرا هاما في منهجيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يخلق أساسا حيويا لاستكشاف العلاقات والأنماط والهياكل غير المعروفة المخفية داخل البيانات غير المسماة. على الرغم من أنها قد تقدم مستويات متزايدة من التعقيد، إلا أن قدرتها على استخلاص معلومات ثاقبة من كميات كبيرة من مجموعات البيانات غير المسماة توفر أداة لا غنى عنها لممارسي التعلم الآلي والمطورين المواطنين على حد سواء. عند دمجها مع الأنظمة الأساسية التي no-code مثل AppMaster ، تمهد تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة الطريق لتطبيقات مبتكرة وقوية ومحسنة وقابلة للتطوير وفعالة وقادرة على استخلاص الرؤى الأكثر قيمة من البيانات غير المستغلة.
