Wikiszótár

felügyelet nélküli tanulás

Magyar

Kiejtés

  • IPA: [ ˈfɛlyɟɛlɛt ˈneːlkyli ˈtɒnulaːʃ]

Főnév

felügyelet nélküli tanulás

  1. (informatika, mesterséges intelligencia, gépi tanulás) A felügyelet nélküli tanulás (angolul unsupervised learning) egy olyan gépi tanulási megközelítés, amelyben a rendszer nem kap előre címkézett adatokat, vagyis nincsenek megadva az egyes adatokhoz tartozó helyes kimeneti értékek (címkék). A modell célja, hogy az adatok mögötti struktúrát, mintázatokat és kapcsolatokat fedezze fel anélkül, hogy egyértelmű utasításokat kapna arról, hogy pontosan mit kell keresnie.

Felügyelet nélküli tanulás jellemzői

  1. Nincs címkézett adat: A felügyelet nélküli tanulás során az algoritmus csak az adatokat kapja meg, de azokhoz nem társítanak címkéket vagy kategóriákat. A modell célja, hogy magától fedezze fel az adatok szerkezetét, csoportjait vagy más fontos tulajdonságait.
  2. Csoportosítás és reprezentáció: A felügyelet nélküli tanulás célja, hogy az adatokat automatikusan csoportosítsa vagy felismerje azok főbb mintázatait. Ez gyakran segít abban, hogy az adatokat hatékonyabban reprezentáljuk vagy összefüggéseket tárjunk fel.
  3. Főbb feladatok: A felügyelet nélküli tanulás leggyakoribb feladatai közé tartozik a klaszterezés (adatok csoportokra bontása) és a dimenziócsökkentés (az adatok komplexitásának és redundanciájának csökkentése).

Felügyelet nélküli tanulás főbb típusai

  1. Klaszterezés: A klaszterezés célja, hogy az adatokat természetes csoportokba vagy klaszterekbe rendezze. Az algoritmus arra törekszik, hogy hasonló adatpontokat egy csoportba helyezzen, míg különböző adatpontokat különböző csoportokba osszon. Példák:
    • K-means algoritmus: Az egyik legismertebb klaszterezési algoritmus, amely a hasonló adatpontokat egy központi pont köré csoportosítja.
    • Hierarchikus klaszterezés: Ez az algoritmus hierarchikus csoportokat hoz létre, ahol kisebb klaszterek nagyobbakba vannak ágyazva.
    • DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Sűrűség-alapú klaszterezési módszer, amely jól kezel zajos adatokat, és az adatok sűrűségét használja a klaszterek azonosítására.
  2. Dimenziócsökkentés: A dimenziócsökkentés célja, hogy az adatokat egy kisebb számú jellemzőre redukálja, miközben megőrzi az adatok fontos tulajdonságait. Ez segít a redundáns vagy irreleváns jellemzők eltávolításában, valamint az adatok egyszerűbb megjelenítésében és kezelésében. Példák:
    • Főkomponens-analízis (PCA): A PCA egy lineáris dimenziócsökkentési technika, amely az adatok varianciájának megőrzésére törekszik, miközben az adatokat kisebb számú dimenzióra vetíti.
    • t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding): Ez egy nemlineáris dimenziócsökkentési technika, amely különösen jól használható az adatok vizualizálására két- vagy háromdimenziós térben.
  3. Asszociációs szabálytanulás: Az asszociációs szabálytanulás célja, hogy szabályokat találjon, amelyek kapcsolatot mutatnak az adatkészlet különböző jellemzői között. Ez gyakran alkalmazott adatbányászati feladatokban, például vásárlási minták felismerésében. Példa:
    • Apriori algoritmus: Az asszociációs szabályok kinyerésére használt algoritmus, amely azt vizsgálja, hogy bizonyos tárgyak hogyan fordulnak elő gyakran együtt egy adatbázisban.

Felügyelet nélküli tanulás gyakorlati alkalmazásai

  1. Vásárlási minták elemzése: A kiskereskedelemben a felügyelet nélküli tanulás segítségével azonosítani lehet azokat a vásárlási mintákat, amelyek alapján a vásárlók hasonló termékeket vásárolnak. Az asszociációs szabálytanulást gyakran használják az úgynevezett „kosár elemzéshez”, hogy megtudják, mely termékeket vásárolják együtt az ügyfelek.
  2. Ügyfélcsoportosítás (szegmentálás): A marketingben a felügyelet nélküli tanulást arra használják, hogy az ügyfeleket különböző szegmensekre osszák a viselkedésük vagy preferenciáik alapján. Például egy K-means klaszterezési algoritmus használatával a vállalatok megérthetik, hogy kik az ügyfeleik, és személyre szabott ajánlatokat kínálhatnak számukra.
  3. Adatvizualizáció: Nagy méretű adatkészletek dimenziócsökkentéssel történő átalakítása lehetővé teszi, hogy könnyebben átláthatóvá váljanak a komplex mintázatok. Például a PCA vagy t-SNE segítségével a vállalatok olyan vizuális ábrázolásokat hozhatnak létre, amelyek megkönnyítik az adatok elemzését.
  4. Anomáliaérzékelés: A felügyelet nélküli tanulást gyakran használják anomáliák felismerésére is. Ilyen feladatok lehetnek például a banki csalások, ahol egyes tranzakciók eltérnek a normális viselkedéstől, vagy az ipari berendezések hibáinak előrejelzése, ahol szokatlan viselkedés utalhat hibára.
  5. Kép- és hangfeldolgozás: Képek és hangok feldolgozásában a felügyelet nélküli tanulást arra használják, hogy felismerjék az adatokban rejlő természetes struktúrákat. Például klaszterezési algoritmusokat alkalmazhatnak képek kategorizálására anélkül, hogy előzetes címkéket adnának.

Előnyök és kihívások

Előnyök:

  1. Kevesebb adat előkészítés: A felügyelet nélküli tanulás előnye, hogy nincs szükség címkézett adatokra, így az előkészítési munka kisebb lehet, különösen akkor, ha nehéz vagy költséges a címkézés.
  2. Felfedező jelleg: Ez a megközelítés alkalmas arra, hogy az adatok természetes struktúráit, csoportjait és összefüggéseit automatikusan felismerje, anélkül, hogy előzetes ismeretekkel rendelkeznénk az adatok tartalmáról.
  3. Nagy adatkészletek kezelése: Felügyelet nélküli tanulás hatékonyan kezel nagy, címkézetlen adatkészleteket, ami különösen hasznos lehet olyan esetekben, amikor az adatok címkézése nehéz, például képfeldolgozási feladatokban.

Kihívások:

  1. Nehéz értelmezhetőség: Mivel nincs címke, a modell által talált mintázatok vagy klaszterek értelmezése nehéz lehet. Az is kérdéses lehet, hogy az automatikusan megtalált struktúrák valóban relevánsak-e az adott probléma szempontjából.
  2. Pontosság és megbízhatóság: A felügyelet nélküli tanulás eredményei gyakran nem olyan pontosak, mint a felügyelt tanulási módszereké, mivel nincs egyértelmű cél vagy címkézett adat, amely alapján a modell tanulna.
  3. Optimalizálás nehézségei: A felügyelet nélküli algoritmusok gyakran érzékenyek az olyan paraméterekre, mint a klaszterek száma (például K-means esetén), és nehéz meghatározni, hogy mi a megfelelő beállítás.

Összegzés

A felügyelet nélküli tanulás kulcsfontosságú módszer a gépi tanulásban, amely különösen hasznos olyan helyzetekben, amikor az adatok nincsenek címkézve vagy nehéz ezeket előre meghatározni. Bár bizonyos korlátai vannak, különösen a pontosság és az értelmezhetőség terén, a felügyelet nélküli tanulás képes új mintákat, rejtett struktúrákat és összefüggéseket feltárni az adatokban. Az olyan technikák, mint a klaszterezés, dimenziócsökkentés és asszociációs szabálytanulás, jelentős előrelépéseket hoznak az adatfeldolgozás és -elemzés terén, különösen a modern, nagy adatmennyiségekkel dolgozó alkalmazásokban.

Fordítások

Tartalom

További információk

A lap eredeti címe: „https://hu.wiktionary.org/w/index.php?title=felügyelet_nélküli_tanulás&oldid=3455654”