Học không giám sát là một loại thuật toán học máy hoạt động chủ yếu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), nhằm khám phá các cấu trúc, mẫu hoặc mối quan hệ ẩn trong dữ liệu chưa được gắn nhãn. Nó hoạt động tự động để xử lý dữ liệu đầu vào và xác định những điểm tương đồng, khiến nó trở thành một kỹ thuật mạnh mẽ cho nhiều tác vụ khác nhau như phân cụm, phát hiện bất thường và giảm kích thước.
Ngược lại với học có giám sát dựa vào dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện mô hình, học không giám sát hoạt động với các tập dữ liệu không chứa nhãn đầu ra được xác định trước. Điều này có nghĩa là thuật toán học tập phải tìm ra những hiểu biết sâu sắc và mối tương quan mà không có hướng dẫn, điều này thường khiến cách tiếp cận này trở nên phức tạp và phức tạp hơn so với phương pháp được giám sát của nó. Tuy nhiên, sự phong phú của dữ liệu không được gắn nhãn ngày nay khiến việc học không giám sát trở thành một kỹ thuật thiết yếu trong nhiều lĩnh vực do AI điều khiển, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống đề xuất.
Các thuật toán học không giám sát thường được phân thành hai loại chính: phân cụm và liên kết. Các thuật toán phân cụm nhằm mục đích phân chia các điểm dữ liệu đầu vào thành các nhóm riêng biệt, sao cho các điểm trong một nhóm có độ tương tự cao và các điểm trong các nhóm khác nhau thì không giống nhau. Một số kỹ thuật phân cụm phổ biến bao gồm phân cụm K-mean, phân cụm theo cấp bậc và DBSCAN. Mặt khác, các thuật toán kết hợp cố gắng xác định mối quan hệ và sự phụ thuộc giữa các biến trong một tập dữ liệu nhất định. Các kỹ thuật kết hợp phổ biến bao gồm thuật toán Apriori và Eclat.
Một kỹ thuật quan trọng khác trong học tập không giám sát là giảm kích thước, giúp giảm số lượng tính năng hoặc biến trong tập dữ liệu bằng cách trích xuất tính năng hoặc lựa chọn tính năng. Phân tích thành phần chính (PCA) và Nhúng hàng xóm ngẫu nhiên phân bố t (t-SNE) là những ví dụ nổi tiếng về kỹ thuật giảm kích thước. Giảm kích thước là rất quan trọng để giảm độ phức tạp tính toán và giảm thiểu "lời nguyền về kích thước" trong các nhiệm vụ học máy.
AppMaster, một nền tảng no-code mạnh mẽ cung cấp các dịch vụ để xây dựng các ứng dụng phụ trợ, web và di động, hiểu được vô số khả năng và tiềm năng của ứng dụng mà các kỹ thuật học tập không giám sát mang lại trong bối cảnh AI và máy học. Tận dụng lợi ích của việc học tập không giám sát có thể cho phép các nhà phát triển công dân tối ưu hóa các nhiệm vụ tối ưu hóa ứng dụng, kỹ thuật tính năng và nhận dạng mẫu.
Ví dụ: khách hàng AppMaster có thể sử dụng thuật toán phân cụm để nhóm người dùng dựa trên hành vi, sở thích hoặc bất kỳ đặc điểm liên quan nào khác của họ, sau đó áp dụng thông tin này để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng hoặc nhắm mục tiêu các chiến dịch tiếp thị. Hơn nữa, việc giảm kích thước có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng phân tích dựa trên cái nhìn sâu sắc, trong khi phát hiện bất thường có thể được sử dụng để ngăn chặn gian lận hoặc phát hiện lỗi trong ứng dụng của họ.
AppMaster được xây dựng trên nền tảng phát triển ứng dụng nhanh chóng, hiệu quả, được hỗ trợ bởi kiến trúc no-code. Thông qua việc tích hợp học máy – bao gồm các kỹ thuật học không giám sát – AppMaster tạo ra một môi trường trong đó việc khám phá các mẫu, mối quan hệ và cấu trúc có ý nghĩa trong dữ liệu trở thành một khía cạnh thiết yếu của quá trình phát triển. Bằng cách kết hợp các phương pháp tiếp cận dựa trên AI vào quá trình phát triển no-code, AppMaster cấp cho khách hàng quyền truy cập vào giải pháp toàn diện khai thác các tiến bộ của AI và học máy để tinh chỉnh và nâng cao hiệu suất ứng dụng trên các hệ thống web, thiết bị di động và phụ trợ.
Tóm lại, học tập không giám sát đại diện cho một thành phần đáng kể của phương pháp học máy và AI, tạo ra nền tảng quan trọng để khám phá các mối quan hệ, mô hình và cấu trúc chưa biết ẩn giấu trong dữ liệu chưa được gắn nhãn. Mặc dù nó có thể thể hiện mức độ phức tạp ngày càng tăng, nhưng khả năng lấy được thông tin sâu sắc từ khối lượng lớn bộ dữ liệu chưa được gắn nhãn cung cấp một công cụ không thể thiếu cho những người thực hành học máy cũng như các nhà phát triển công dân. Khi kết hợp với các nền tảng no-code như AppMaster, các kỹ thuật học tập không giám sát sẽ mở đường cho các ứng dụng đổi mới, mạnh mẽ và tối ưu hóa, có khả năng mở rộng, hiệu quả và có khả năng trích xuất những hiểu biết có giá trị nhất từ dữ liệu chưa được khai thác.
