โมเดลที่ไม่มีผู้ดูแลในการเรียนรู้ของเครื่องไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกอบรม เนื่องจากมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลโดยไม่มีป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แม้ว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะไม่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ แต่แบบจำลองยังคงต้องผ่านกระบวนการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย กระบวนการฝึกอบรมในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น การจัดกลุ่ม การลดขนาดมิติ และการตรวจจับความผิดปกติ
อัลกอริธึมการจัดกลุ่ม เช่น การจัดกลุ่มแบบเคมีนหรือการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น มักใช้ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันไว้ด้วยกันตามคุณลักษณะต่างๆ อัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยให้โมเดลระบุรูปแบบและโครงสร้างภายในข้อมูลโดยการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลออกเป็นคลัสเตอร์ ตัวอย่างเช่น ในการแบ่งส่วนลูกค้า อัลกอริธึมการจัดกลุ่มสามารถจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อหรือข้อมูลประชากร ช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดเป้าหมายกลุ่มลูกค้าเฉพาะด้วยกลยุทธ์ทางการตลาดที่ปรับแต่งได้
เทคนิคการลดขนาด เช่น Principal Component Analysis (PCA) หรือ t-SNE ก็มีความสำคัญเช่นกันในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล เพื่อลดจำนวนคุณลักษณะในข้อมูลในขณะที่ยังคงรักษาโครงสร้างพื้นฐานไว้ เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้โมเดลเห็นภาพและตีความความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูลด้วยการลดมิติของข้อมูล ตัวอย่างเช่น ในการประมวลผลภาพ การลดขนาดสามารถใช้เพื่อบีบอัดภาพในขณะที่ยังคงรักษาข้อมูลภาพที่สำคัญ ทำให้ง่ายต่อการวิเคราะห์และประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่
การตรวจจับความผิดปกติเป็นอีกการประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลที่สำคัญ โดยที่แบบจำลองจะระบุค่าผิดปกติหรือรูปแบบที่ผิดปกติในข้อมูลที่เบี่ยงเบนไปจากพฤติกรรมปกติ อัลกอริธึมการตรวจจับความผิดปกติ เช่น Isolation Forest หรือ One-Class SVM ใช้ในการตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกงในธุรกรรมทางการเงิน การบุกรุกเครือข่ายในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ หรือความล้มเหลวของอุปกรณ์ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ อัลกอริธึมเหล่านี้จะเรียนรู้รูปแบบปกติในข้อมูลระหว่างการฝึกและตั้งค่าสถานะอินสแตนซ์ที่ไม่สอดคล้องกับรูปแบบเหล่านี้ว่าเป็นความผิดปกติ
แม้ว่าโมเดลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลไม่ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกอบรม แต่ยังคงผ่านกระบวนการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล และดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น การจัดกลุ่ม การลดขนาดมิติ และการตรวจจับความผิดปกติ ด้วยการใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ธุรกิจและองค์กรสามารถเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล และได้รับความได้เปรียบในการแข่งขันในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning