Uczenie się bez nadzoru to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który funkcjonuje głównie w obszarze sztucznej inteligencji (AI), a jego celem jest odkrywanie ukrytych struktur, wzorców lub relacji w nieoznakowanych danych. Działa autonomicznie, przetwarzając dane wejściowe i określając podobieństwa, co czyni go potężną techniką do różnych zadań, takich jak grupowanie, wykrywanie anomalii i redukcja wymiarowości.
W przeciwieństwie do uczenia się nadzorowanego, które do uczenia modeli opiera się na danych oznaczonych etykietami, uczenie się bez nadzoru działa na zbiorach danych niezawierających wcześniej zdefiniowanych etykiet wyjściowych. Oznacza to, że algorytm uczenia się musi znajdować spostrzeżenia i korelacje bez wskazówek, co często czyni to podejście bardziej złożonym i skomplikowanym w porównaniu z jego nadzorowanym odpowiednikiem. Niemniej jednak obfitość dostępnych obecnie nieoznaczonych danych sprawia, że uczenie się bez nadzoru jest niezbędną techniką w wielu dziedzinach opartych na sztucznej inteligencji, w tym w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego i systemach rekomendacji.
Algorytmy uczenia się bez nadzoru dzieli się ogólnie na dwie podstawowe kategorie: grupowanie i asocjacje. Algorytmy grupowania mają na celu podzielenie punktów danych wejściowych na odrębne grupy, tak aby punkty w grupie charakteryzowały się dużym podobieństwem, a punkty w różnych grupach były odmienne. Niektóre popularne techniki grupowania obejmują grupowanie K-średnich, grupowanie hierarchiczne i DBSCAN. Algorytmy asocjacyjne natomiast dążą do identyfikacji relacji i zależności pomiędzy zmiennymi w danym zbiorze danych. Typowe techniki asocjacji obejmują algorytmy Apriori i Eclat.
Inną istotną techniką uczenia się bez nadzoru jest redukcja wymiarowości, która zmniejsza liczbę cech lub zmiennych w zbiorze danych poprzez ekstrakcję cech lub selekcję cech. Analiza głównych składowych (PCA) i stochastyczne osadzanie sąsiadów z rozkładem t (t-SNE) to dobrze znane przykłady technik redukcji wymiarowości. Redukcja wymiarowości jest niezbędna do zmniejszenia złożoności obliczeniowej i złagodzenia „przekleństwa wymiarowości” w zadaniach uczenia maszynowego.
AppMaster, potężna platforma no-code, oferująca usługi tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych, rozumie mnóstwo możliwości aplikacji i potencjał, jakie zapewniają techniki uczenia się bez nadzoru w środowisku sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Wykorzystanie korzyści płynących z uczenia się bez nadzoru może umożliwić programistom obywatelskim optymalizację zadań związanych z optymalizacją aplikacji, inżynierią funkcji i rozpoznawaniem wzorców.
Na przykład klienci AppMaster mogą wykorzystywać algorytmy grupowania do grupowania użytkowników na podstawie ich zachowań, preferencji lub innych istotnych cech, a następnie wykorzystywać te informacje do personalizowania ich doświadczeń użytkownika lub targetowania kampanii marketingowych. Co więcej, redukcję wymiarowości można zastosować w celu poprawy jakości analiz opartych na wglądzie, natomiast wykrywanie anomalii można wykorzystać do zapobiegania oszustwom lub wykrywania błędów w aplikacjach.
AppMaster opiera się na szybkim i wydajnym tworzeniu aplikacji, wzmocnionym architekturą no-code. Poprzez integrację uczenia maszynowego – w tym technik uczenia się bez nadzoru – AppMaster tworzy środowisko, w którym odkrywanie znaczących wzorców, relacji i struktur w danych staje się istotnym aspektem procesu rozwoju. Włączając podejście oparte na sztucznej inteligencji do programowania no-code, AppMaster zapewnia klientom dostęp do kompleksowego rozwiązania, które wykorzystuje postępy w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu udoskonalenia i zwiększenia wydajności aplikacji w systemach internetowych, mobilnych i zapleczu.
Podsumowując, uczenie się bez nadzoru stanowi istotny element metodologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, tworząc istotną podstawę do badania nieznanych relacji, wzorców i struktur ukrytych w nieoznakowanych danych. Chociaż może charakteryzować się większym stopniem złożoności, jego zdolność do wydobywania wnikliwych informacji z dużych ilości nieoznaczonych zbiorów danych stanowi niezastąpione narzędzie zarówno dla praktyków uczenia maszynowego, jak i programistów obywatelskich. W połączeniu z platformami no-code, takimi jak AppMaster, techniki uczenia się bez nadzoru torują drogę innowacyjnym, solidnym i zoptymalizowanym aplikacjom, które są skalowalne, wydajne i zdolne do wydobywania najcenniejszych spostrzeżeń z niewykorzystanych danych.
