การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคืออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ทำหน้าที่ส่วนใหญ่ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยมีเป้าหมายเพื่อค้นหาโครงสร้าง รูปแบบ หรือความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ โดยดำเนินการโดยอัตโนมัติในการประมวลผลข้อมูลอินพุตและกำหนดความเหมือนกัน ทำให้เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพสำหรับงานต่างๆ เช่น การจัดกลุ่ม การตรวจจับความผิดปกติ และการลดขนาด
ตรงกันข้ามกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนซึ่งอาศัยข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อฝึกโมเดล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะดำเนินการกับชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเอาต์พุตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งหมายความว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้จะต้องค้นหาข้อมูลเชิงลึกและความสัมพันธ์โดยไม่มีคำแนะนำ ซึ่งมักจะทำให้แนวทางนี้ซับซ้อนและซับซ้อนมากขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับแนวทางที่ได้รับการดูแล อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับที่มีอยู่มากมายในปัจจุบันทำให้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเป็นเทคนิคสำคัญในสาขาต่างๆ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI รวมถึงการจดจำรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และระบบการแนะนำ
โดยทั่วไปอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: การจัดกลุ่มและการเชื่อมโยง อัลกอริธึมการจัดกลุ่มมุ่งหวังที่จะแบ่งพาร์ติชันจุดข้อมูลอินพุตออกเป็นกลุ่มที่แตกต่างกัน เช่น จุดภายในกลุ่มจะมีความคล้ายคลึงกันสูงและจุดที่อยู่ในกลุ่มต่างกันจะไม่เหมือนกัน เทคนิคการจัดกลุ่มที่ได้รับความนิยมบางประการ ได้แก่ การจัดกลุ่มแบบ K-means การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น และ DBSCAN ในทางกลับกัน อัลกอริธึมการเชื่อมโยงพยายามระบุความสัมพันธ์และการพึ่งพาระหว่างตัวแปรในชุดข้อมูลที่กำหนด เทคนิคการเชื่อมโยงทั่วไป ได้แก่ อัลกอริธึม Apriori และ Eclat
เทคนิคที่สำคัญอีกประการหนึ่งในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการลดขนาด ซึ่งจะลดจำนวนคุณลักษณะหรือตัวแปรในชุดข้อมูลโดยการแยกคุณลักษณะหรือการเลือกคุณลักษณะ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) และ t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) เป็นตัวอย่างที่รู้จักกันดีของเทคนิคการลดขนาด การลดขนาดมีความสำคัญต่อการลดความซับซ้อนในการคำนวณและบรรเทา "คำสาปแห่งมิติ" ในงานแมชชีนเลิร์นนิง
AppMaster ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม no-code อันทรงพลังที่ให้บริการในการสร้างแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันมือถือ เข้าใจความเป็นไปได้และศักยภาพของแอปพลิเคชันมากมาย เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลมีให้ภายในภูมิทัศน์ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง การเปิดรับประโยชน์ของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถช่วยให้นักพัฒนาพลเมืองสามารถเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชัน วิศวกรรมฟีเจอร์ และงานการจดจำรูปแบบได้
ตัวอย่างเช่น ลูกค้า AppMaster สามารถใช้อัลกอริธึมการจัดกลุ่มเพื่อจัดกลุ่มผู้ใช้ตามพฤติกรรม ความชอบ หรือลักษณะอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้หรือแคมเปญการตลาดเป้าหมาย นอกจากนี้ การลดขนาดยังสามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงคุณภาพของการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่การตรวจจับความผิดปกติอาจถูกนำมาใช้เพื่อป้องกันการฉ้อโกงหรือการตรวจจับข้อผิดพลาดภายในแอปพลิเคชันของพวกเขา
AppMaster สร้างขึ้นบนรากฐานของการพัฒนาแอปพลิเคชันที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยได้รับการสนับสนุนจากสถาปัตยกรรม no-code ด้วยการบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงเทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล AppMaster จะสร้างสภาพแวดล้อมที่การค้นพบรูปแบบ ความสัมพันธ์ และโครงสร้างที่มีความหมายภายในข้อมูลกลายเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนา ด้วยการรวมแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับการพัฒนา no-code AppMaster ช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงโซลูชันที่ครอบคลุมซึ่งควบคุม AI และความก้าวหน้าของการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับแต่งและปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันทั่วทั้งเว็บ มือถือ และระบบแบ็กเอนด์
โดยสรุป การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลถือเป็นองค์ประกอบสำคัญของ AI และวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งสร้างรากฐานที่สำคัญสำหรับการสำรวจความสัมพันธ์ รูปแบบ และโครงสร้างที่ไม่รู้จักซึ่งซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ แม้ว่าอาจมีระดับความซับซ้อนเพิ่มขึ้น แต่ความสามารถในการรับข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากนั้น มอบเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับผู้ปฏิบัติงานด้านแมชชีนเลิร์นนิงและนักพัฒนาพลเมือง เมื่อรวมกับแพลตฟอร์ม no-code เช่น AppMaster เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะปูทางไปสู่แอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรม แข็งแกร่ง และปรับให้เหมาะสม ซึ่งสามารถปรับขนาดได้ มีประสิทธิภาพ และสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าที่สุดจากข้อมูลที่ยังไม่ได้ใช้
