了解无监督学习如何利用聚类、降维和异常检测来发现数据中隐藏的模式。
无监督学习是机器学习(ML)中的一种基本范式,即在未经标记、分类或归类的数据上训练算法。与其他方法不同,该系统试图直接从数据本身学习模式和结构,而不需要任何相应的输出标签。其主要目标是探索数据并找到有意义的结构或模式,因此成为人工智能(AI)领域数据探索和分析的重要工具。
无监督学习算法通常用于探索性数据分析,可分为几个主要任务:
无监督学习推动了许多行业的创新。下面是几个具体的例子:
无监督学习与其他 ML 方法有很大不同:
无监督学习是探索数据、发现隐藏结构和提取有价值特征的强大工具。它通常是复杂数据科学管道中关键的第一步,例如在将数据输入有监督模型之前进行数据预处理。Ultralytics HUB等平台提供了开发和管理各种 ML 模型的环境,其中可能包含用于分析数据集的无监督技术。PyTorch和TensorFlow等框架提供了大量支持无监督算法实施的库,您还可以利用Scikit-learn 的无监督学习指南等资源探索更多内容。