Unsupervised Learning is een type machine learning-algoritme dat voornamelijk functioneert op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), met als doel verborgen structuren, patronen of relaties binnen ongelabelde gegevens te ontdekken. Het werkt autonoom om invoergegevens te verwerken en overeenkomsten te bepalen, waardoor het een krachtige techniek is voor verschillende taken zoals clustering, detectie van afwijkingen en vermindering van dimensionaliteit.
In tegenstelling tot begeleid leren, dat afhankelijk is van gelabelde gegevens om modellen te trainen, werkt onbewaakt leren met datasets die geen vooraf gedefinieerde outputlabels bevatten. Dit betekent dat het leeralgoritme zonder begeleiding inzichten en correlaties moet vinden, wat deze aanpak vaak complexer en ingewikkelder maakt in vergelijking met de onder toezicht staande tegenhanger. Niettemin maakt de overvloed aan ongelabelde gegevens die tegenwoordig beschikbaar zijn, onbewaakt leren tot een essentiële techniek op tal van AI-gestuurde gebieden, waaronder beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en aanbevelingssystemen.
Algoritmen voor onbewaakt leren worden over het algemeen ingedeeld in twee hoofdcategorieën: clustering en associatie. Clusteralgoritmen zijn bedoeld om invoergegevenspunten in verschillende groepen te verdelen, zodat punten binnen een groep een hoge mate van gelijkenis hebben en die in verschillende groepen verschillend zijn. Enkele populaire clustertechnieken zijn K-means clustering, hiërarchische clustering en DBSCAN. Associatiealgoritmen daarentegen streven ernaar om relaties en afhankelijkheden tussen variabelen in een bepaalde dataset te identificeren. Veel voorkomende associatietechnieken zijn onder meer Apriori- en Eclat-algoritmen.
Een andere belangrijke techniek binnen het onbewaakt leren is dimensionaliteitsreductie, waarbij het aantal kenmerken of variabelen in een dataset wordt verminderd door kenmerkextractie of kenmerkselectie. Principal Component Analysis (PCA) en t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) zijn bekende voorbeelden van technieken voor dimensionaliteitsreductie. Het verminderen van de dimensionaliteit is essentieel voor het verminderen van de rekencomplexiteit en het verzachten van de ‘vloek van de dimensionaliteit’ bij machine learning-taken.
AppMaster, een krachtig no-code platform dat diensten aanbiedt voor het bouwen van backend-, web- en mobiele applicaties, begrijpt de overvloed aan applicatiemogelijkheden en mogelijkheden die onbewaakte leertechnieken bieden binnen het AI- en machine learning-landschap. Het omarmen van de voordelen van leren zonder toezicht kan burgerontwikkelaars in staat stellen applicatie-optimalisatie, feature-engineering en patroonherkenningstaken te optimaliseren.
Klanten AppMaster kunnen bijvoorbeeld clusteralgoritmen gebruiken om gebruikers te groeperen op basis van hun gedrag, voorkeuren of andere relevante kenmerken, en deze informatie vervolgens toepassen om hun gebruikerservaring te personaliseren of marketingcampagnes te richten. Verder zou dimensionaliteitsreductie kunnen worden ingezet om de kwaliteit van inzichtgestuurde analyses te verbeteren, terwijl anomaliedetectie zou kunnen worden gebruikt voor fraudepreventie of foutdetectie binnen hun applicaties.
AppMaster is gebouwd op de basis van snelle, efficiënte applicatieontwikkeling, ondersteund door de no-code architectuur. Door de integratie van machine learning – inclusief leertechnieken zonder toezicht – creëert AppMaster een omgeving waarin de ontdekking van betekenisvolle patronen, relaties en structuren binnen data een essentieel aspect van het ontwikkelingsproces wordt. Door AI-gestuurde benaderingen te integreren in de ontwikkeling no-code, biedt AppMaster klanten toegang tot een alomvattende oplossing die AI en machine learning-verbeteringen benut om de applicatieprestaties op internet, mobiel en backend-systemen te verfijnen en te verbeteren.
Concluderend vertegenwoordigt onbewaakt leren een aanzienlijk onderdeel van AI- en machine learning-methodologieën, waardoor een essentiële basis wordt gecreëerd voor het verkennen van de onbekende relaties, patronen en structuren die verborgen liggen in ongelabelde gegevens. Hoewel het mogelijk een hogere mate van complexiteit met zich meebrengt, biedt het vermogen om inzichtelijke informatie af te leiden uit grote hoeveelheden ongelabelde datasets een onmisbaar hulpmiddel voor zowel beoefenaars van machinaal leren als burgerontwikkelaars. In combinatie met no-code platforms zoals AppMaster maken onbewaakte leertechnieken de weg vrij voor innovatieve, robuuste en geoptimaliseerde applicaties die schaalbaar en efficiënt zijn en in staat zijn om de meest waardevolle inzichten uit ongebruikte gegevens te halen.
