Неконтролируемое обучение: определение, преимущества и примеры
5 августа 2021 г.
Искусственный интеллект может работать и использовать множество стратегий, включая обучение без учителя. Неконтролируемое обучение может помочь людям обнаружить скрытые или уникальные закономерности внутри множества различных точек данных и между ними. Если вы хотите внедрить методы неконтролируемого обучения в свою организацию, важно сначала понять их преимущества, типы и области применения. В этой статье мы обсудим, что такое обучение без учителя, почему оно важно и каковы основные виды обучения без учителя.
Что такое неконтролируемое обучение?
Неконтролируемое обучение — это разновидность машинного обучения. Машинное обучение относится к подмножеству искусственного интеллекта (ИИ), где ИИ может научить себя становиться умнее с течением времени.
При неконтролируемом обучении профессионалы сначала предоставляют ИИ уже существующие наборы данных. Затем ИИ анализирует закономерности в этих наборах данных. На основе обнаруженных шаблонов ИИ создает правила, которые помогают ему понимать и классифицировать данные. По мере того, как ИИ получает больше данных, его анализ и правила становятся все более надежными и точными. Когда ИИ использует неконтролируемое обучение, профессионал вводит ИИ исходные данные, а затем ИИ должен сам определить выходные данные.
Почему важно неконтролируемое обучение?
Неконтролируемое обучение имеет значение по нескольким причинам, в том числе:
Обнаружение закономерностей в неразмеченных данных. Немаркированные данные или данные, которые не имеют идентифицирующих характеристик или свойств, могут быть сложными для понимания людьми. Однако ИИ может оценивать данные и обнаруживать закономерности, которые могут быть слишком тонкими или сложными для того, чтобы люди могли их обнаружить самостоятельно.
Поиск и построение правил для текущих или будущих наборов данных. Основываясь на замечаемых шаблонах, ИИ может создавать правила для данных. По мере того как ИИ получает больше данных, он может применять те же самые правила к новым данным или даже улучшать свои существующие правила на основе новых данных.
Понимание и классификация данных. Имея так много данных, доступных сегодня, людям иногда может быть сложно извлечь ценные выводы из данных. Благодаря неконтролируемому обучению ИИ может придумывать уникальные категории для данных, которые могут помочь профессионалам использовать полученные данные полезными способами.
Определение уникальных подходов. Когда ИИ самообучается посредством обучения без учителя, он может придумывать радикально оригинальные идеи или решения. Например, искусственный интеллект, обученный играть в человеческую игру посредством неконтролируемого обучения, часто создает стратегии для этой игры, не похожие ни на что, что когда-либо придумывалось или использовалось игроками-людьми.
Каковы некоторые распространенные подходы к обучению без учителя?
К трем наиболее распространенным типам обучения без учителя относятся:
Кластеризация
Кластеризация — это один из видов обучения без учителя. ИИ, запрограммированный с помощью алгоритмов кластеризации, классифицирует точки данных по различным группам на основе их общих черт или различий. Некоторые алгоритмы кластеризации сортируют каждую точку данных только в одну группу, в то время как другие могут классифицировать одну и ту же точку данных как принадлежащую двум или более перекрывающимся группам.
Правило ассоциации
Правило ассоциации подчеркивает обнаружение связей между точками данных. ИИ, обученный правилу ассоциации, может находить отношения между точками данных в одной группе или отношения между различными наборами данных. Например, этот тип неконтролируемого обучения может попытаться определить, влияет ли одна переменная или тип данных на другую переменную или непосредственно вызывает ее.
Снижение размерности
Иногда в организациях так много данных, что их трудно понять, классифицировать или найти отношения между точками данных. Иногда это называют большими данными. Уменьшение размерности — это тип обучения без учителя, разработанный специально как тактика для управления большими данными и их осмысления.
ИИ, обученный уменьшению размерности, специализируется на уменьшении количества точек данных или входных данных до количества, с которым легче работать. В то же время ИИ должен стратегически подходить к уменьшению размерности, чтобы сохранить целостность данных, например, сохраняя точки данных в одном и том же числовом диапазоне.
Обнаружение аномалий
Обнаружение аномалий — это тип обучения без учителя, обученный искать выбросы в ваших наборах данных. Выбросы — это точки данных, которые, кажется, необычным образом отклоняются от остального набора данных. Обнаружение аномалий может, например, быть очень полезным при обнаружении финансового или других видов мошенничества.
Преимущества обучения без учителя
Вот некоторые из основных преимуществ обучения без учителя:
Различные типы понимания, которыми обладают люди: человеческий интеллект и искусственный интеллект действуют принципиально по-разному. ИИ гораздо проще быстро оценивать и получать полезную информацию из необработанных наборов данных, чем человеку.
Способность находить скрытые закономерности: при обучении без учителя ИИ может использовать различные алгоритмы для обнаружения общих черт, различий или взаимосвязей между различными точками данных и наборами.
Информация, которая позволяет организациям разрабатывать новые стратегии: компании могут использовать уникальные знания, предоставляемые искусственным интеллектом, прошедшим неконтролируемое обучение, для принятия новых бизнес-решений. Например, рекламная команда может изменить свой подход к работе с клиентами на основе анализа маркетинговых исследований ИИ.
Недостатки обучения без учителя
Хотя обучение без учителя может дать много преимуществ, у него есть и недостатки. Вот некоторые потенциальные недостатки обучения без учителя:
Более сложная, чем обучение с учителем: с помощью обучения с учителем, еще одного метода машинного обучения, профессионалы предоставляют ИИ как наборы данных, так и их категории или отношения между точками данных. Поскольку в неконтролируемом обучении не участвуют люди, обучающие ИИ правилам, связанным с наборами данных, его успешное проведение может быть более сложным.
Более высокая стоимость, чем у некоторых других методов ИИ: обучение без учителя может стоить организациям дороже, чем другие стратегии ИИ, такие как обучение с учителем, потому что ИИ может занять больше времени, чтобы разработать правила или извлечь информацию из данных. Это также может стать более дорогостоящим, если компании потребуется нанять эксперта для проверки точности алгоритмов, правил или результатов ИИ.
Сложность определения ценности его результатов: поскольку организации используют неконтролируемое обучение для обнаружения закономерностей в своих данных, организация может не сразу узнать, являются ли выводы ИИ точными или полезными.
Примеры обучения без учителя:
Вот несколько примеров программного обеспечения для обучения без учителя:
Персональные рекомендации
Многие персональные рекомендации, которые вы получаете в Интернете, основаны на стратегиях обучения без присмотра. Эти персонализированные рекомендации работают, собирая данные о ваших привычках просмотра, покупок и просмотра. Затем ИИ пытается определить закономерности в вашем поведении. ИИ, вероятно, использует данные и правила, полученные от других пользователей, при принятии этих решений. На основе обнаруженных шаблонов он предлагает вам контент, который, по его мнению, может вас заинтересовать.
Например, если вы регулярно пользуетесь стриминговым сервисом, на котором транслируются различные фильмы и сериалы. ИИ, обученный неконтролируемому обучению, собирает данные о том, какие фильмы и телепередачи вы смотрите, смотрите трейлеры и добавляете в очередь. Затем на основе этих данных он обнаруживает шаблоны, например, если вам нравятся фильмы ужасов или телешоу с главными персонажами женского пола. Затем искусственный интеллект предоставляет вам персонализированные рекомендации на основе шаблонов, обнаруженных среди ваших предпочтений при просмотре. Чтобы дать эти рекомендации, он, вероятно, также учитывает данные пользователей, у которых есть общие предпочтения с вашими предпочтениями.
Кибербезопасность
В некоторых продвинутых программах кибербезопасности используются методы обучения без учителя. Большинство традиционных программ кибербезопасности фокусируются на обнаружении существующих угроз в сети и последующем устранении этих угроз из вычислительной системы. Однако в программах кибербезопасности, обученных неконтролируемому обучению, также делается упор на оценку условий, которые приводят к кибератаке или характеризуют ее. Эти условия могут включать начальную точку входа хакера в сеть или наиболее вероятный следующий шаг хакера. Другими словами, программное обеспечение кибербезопасности, обученное обучению без учителя, может определить не только что и где кибератаки, но также как и почему.
Например, некоторые компании используют неконтролируемые методы обучения кибербезопасности для анализа статистики своего сетевого трафика. Статистика сетевого трафика содержит информацию о том, кто и как получает доступ к сети вашей компании. Программа кибербезопасности с возможностями самообучения может обнаруживать отклонения в схемах сетевого трафика, которые могут указывать на присутствие хакера. В качестве другого примера, системы электронной почты могут извлечь выгоду из использования неконтролируемых стратегий обучения для обнаружения вредоносных программ. Благодаря кластеризации система электронной почты может классифицировать определенные ссылки или вложенные файлы как подозрительные и побуждать сотрудников не открывать их.
Сегментация клиентов
Многие маркетинговые отделы или компании используют искусственный интеллект, обученный обучению без учителя, для сегментации своих клиентов. Сегментация клиентов — это когда компания разделяет всю свою клиентскую базу на разные подгруппы. Компания может создавать подгруппы на основе общих моделей поведения, личностных качеств или других факторов, которые делают клиентов похожими друг на друга. Отделы маркетинга или компании используют сегментацию клиентов, чтобы персонализировать свои рекламные стратегии для разных сегментов клиентов. Другие отделы, такие как разработка продуктов или услуг, также могут использовать сегментацию клиентов, чтобы выяснить, какие типы товаров или услуг нужны каждому из их клиентских сегментов.
ИИ, использующий неконтролируемое обучение, может получать необработанные данные обо всей потребительской базе компании, оценивать эти данные на предмет общности и создавать конкретные сегменты клиентов, наиболее полезные для этой компании. Например, скажем, компания, которая продает товары для здоровья, хочет провести сегментацию клиентов. Они предоставляют своему ИИ много данных обо всей своей клиентской базе, например, об их поле или сезонных покупках. Затем ИИ может классифицировать клиентскую базу на различные сегменты, которые имеют общие черты, и предлагать бизнесу информацию о том, какие маркетинговые стратегии или продукты здравоохранения каждый сегмент может хотеть больше всего.
Приложения с распознаванием речи
Многие приложения или программы, использующие распознавание речи, полагаются на методы неконтролируемого обучения. Компьютерные специалисты обучают приложения для распознавания речи понимать основные человеческие звуки, слова и фразы. Когда вы загружаете или устанавливаете приложение, оно начинает запоминать определенные звуки, интонации и произношение, которые вы используете при выполнении программных команд. Со временем программное обеспечение для распознавания речи улучшает свою способность распознавать ваш уникальный голос.