Нейросети: создание и оптимизация будущего. Джеймс Девис

моделям находить группы или закономерности, не имея при этом предварительной информации о том, как эти данные должны быть интерпретированы.

      Структура данных

      Структура данных в обучении без учителя отличается от таковой в обучении с учителем тем, что обучающие данные не содержат меток. Это означает, что каждая запись в наборе данных состоит лишь из входных характеристик, таких как числовые значения, текст или другие типы данных, без указания, к какому классу или категории они принадлежат. Например, в задаче сегментации клиентов модель может получать информацию о поведении клиентов (покупки, посещения сайта, взаимодействия с продуктами) без указания, к какой группе они относятся. Модель, использующая подходы обучения без учителя, должна самостоятельно анализировать эти данные и выявлять схожести и различия, что делает этот метод особенно полезным в ситуациях, когда размеченные данные трудно или дорого получить.

      Процесс обучения

      Процесс обучения в контексте обучения без учителя может варьироваться в зависимости от выбранного метода, но обычно включает такие техники, как кластеризация и ассоциативные правила.

      – Кластеризация – это метод, который позволяет группировать данные в кластеры на основе их сходства. Модели, использующие кластеризацию, пытаются минимизировать внутриклассовую вариацию и максимизировать межклассовую вариацию. Одними из самых распространённых алгоритмов кластеризации являются K-средние (K-means), иерархическая кластеризация и алгоритмы, основанные на плотности, такие как DBSCAN.

      – Ассоциативные правила помогают выявить взаимосвязи и закономерности в данных. Например, в ритейле модель может обнаружить, что клиенты, купившие молоко, часто также приобретают хлеб. Эти правила могут использоваться для оптимизации маркетинговых стратегий и повышения продаж.

      Модели, работающие в режиме обучения без учителя, часто требуют предварительной обработки данных и выбора соответствующих алгоритмов, что может значительно повлиять на качество выявленных паттернов и структур.

      Оценка производительности

      Оценка производительности моделей, обучающихся без учителя, представляет собой особую задачу, так как отсутствуют заранее известные метки для сравнения. Вместо этого используются альтернативные подходы и метрики, которые позволяют оценить качество выявленных структур и паттернов.

      Одной из таких метрик является силуэтный коэффициент (silhouette score), который измеряет, насколько хорошо объекты в кластере сгруппированы и насколько они отделены от других кластеров. Силуэтный коэффициент принимает значения от -1 до 1, где значения близкие к 1 указывают на то, что объекты хорошо сгруппированы, а значения, близкие к -1, указывают на возможное неверное распределение данных.

      Другими подходами для оценки могут быть визуализация данных, например, с помощью алгоритмов понижения размерности, таких как t-SNE или PCA (методы главных компонент),