Ang isang hindi pinangangasiwaang modelo sa machine learning ay hindi nangangailangan ng may label na data para sa pagsasanay dahil nilalayon nitong makahanap ng mga pattern at ugnayan sa loob ng data nang walang mga paunang natukoy na label. Bagama't hindi kasama sa hindi pinangangasiwaang pag-aaral ang paggamit ng may label na data, kailangan pa ring sumailalim sa proseso ng pagsasanay ang modelo upang matutunan ang pinagbabatayan na istruktura ng data at kumuha ng mga makabuluhang insight. Ang proseso ng pagsasanay sa hindi sinusubaybayang pag-aaral ay nagsasangkot ng mga pamamaraan tulad ng clustering, pagbawas ng dimensional, at pagtuklas ng anomalya.
Ang mga algorithm ng clustering, tulad ng K-means clustering o hierarchical clustering, ay karaniwang ginagamit sa hindi pinangangasiwaang pag-aaral upang pagsama-samahin ang magkakatulad na data point batay sa kanilang mga feature. Tinutulungan ng mga algorithm na ito ang modelo na matukoy ang mga pattern at istruktura sa loob ng data sa pamamagitan ng paghahati ng data sa mga cluster. Halimbawa, sa pagse-segment ng customer, ang mga clustering algorithm ay maaaring magpangkat ng mga customer batay sa kanilang gawi sa pagbili o demograpikong impormasyon, na nagbibigay-daan sa mga negosyo na mag-target ng mga partikular na segment ng customer na may mga iniangkop na diskarte sa marketing.
Ang mga diskarte sa pagbabawas ng dimensional, gaya ng Principal Component Analysis (PCA) o t-SNE, ay mahalaga din sa hindi sinusubaybayang pag-aaral upang bawasan ang bilang ng mga feature sa data habang pinapanatili ang pinagbabatayan nitong istraktura. Sa pamamagitan ng pagbabawas sa dimensionality ng data, tinutulungan ng mga diskarteng ito ang modelo na makita at bigyang-kahulugan ang mga kumplikadong relasyon sa loob ng data. Halimbawa, sa pagpoproseso ng imahe, maaaring gamitin ang pagbawas ng dimensyon upang i-compress ang mga larawan habang pinapanatili ang mahalagang visual na impormasyon, na ginagawang mas madali ang pagsusuri at pagproseso ng malalaking dataset.
Ang pagtuklas ng anomalya ay isa pang mahalagang aplikasyon ng hindi pinangangasiwaang pag-aaral, kung saan tinutukoy ng modelo ang mga outlier o hindi pangkaraniwang pattern sa data na lumilihis sa normal na pag-uugali. Ang mga algorithm ng pagtuklas ng anomalya, gaya ng Isolation Forest o One-Class SVM, ay ginagamit upang matukoy ang mga mapanlinlang na aktibidad sa mga transaksyong pinansyal, mga panghihimasok sa network sa cybersecurity, o mga pagkabigo ng kagamitan sa predictive maintenance. Natututo ang mga algorithm na ito ng mga normal na pattern sa data sa panahon ng pagsasanay at pag-flag ng mga pagkakataon na hindi sumusunod sa mga pattern na ito bilang mga anomalya.
Bagama't hindi nangangailangan ng may label na data ang mga modelo ng pag-aaral na hindi pinangangasiwaan para sa pagsasanay, sumasailalim pa rin sila sa proseso ng pagsasanay upang matutunan ang pinagbabatayan na istraktura ng data at kumuha ng mahahalagang insight sa pamamagitan ng mga diskarte gaya ng clustering, dimensionality reduction, at anomaly detection. Sa pamamagitan ng paggamit ng hindi pinangangasiwaang mga algorithm sa pag-aaral, ang mga negosyo at organisasyon ay maaaring tumuklas ng mga nakatagong pattern sa kanilang data, gumawa ng matalinong mga pagpapasya, at makakuha ng isang mapagkumpitensyang kalamangan sa mundong hinihimok ng data ngayon.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning