یادگیری عمیق بدون نظارت چگونه کار می‌کند؟
یادگیری بدون نظارت نوعی از یادگیری ماشین است که شامل یافتن ساختارها و الگوها در داده‌ها بدون داشتن نتایج یا برچسب‌های از پیش تعریف شده است. این روش بر الگوریتم‌هایی متکی است که همبستگی‌ها و خوشه‌بندی داده‌ها را با کاوش در ساختار زیربنایی داده‌ها برای سازماندهی آنها به شیوه‌ای معنادار شناسایی می‌کنند.

در یادگیری بدون نظارت، به سیستم یک مجموعه داده بزرگ داده می‌شود و به خودش واگذار می‌شود تا الگوها و روابط را پیدا کند. رایج‌ترین تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت عبارتند از خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و استخراج قوانین انجمنی.

در خوشه‌بندی، داده‌ها بر اساس شباهت‌های بین نقاط داده در گروه‌ها یا خوشه‌ها سازماندهی می‌شوند. الگوریتم سعی می‌کند تفاوت‌ها را درون خوشه‌ها به حداقل برساند در حالی که تفاوت‌ها بین خوشه‌ها را به حداکثر می‌رساند. الگوریتم‌های خوشه‌بندی محبوب شامل K-Means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی و DBSCAN هستند.

کاهش ابعاد برای کاهش تعداد متغیرها در یک مجموعه داده در حالی که تا حد ممکن اطلاعات را حفظ می‌کند، استفاده می‌شود. این برای تجسم داده‌ها در ابعاد پایین‌تر یا مدیریت مجموعه داده‌هایی که تعداد زیادی ویژگی دارند مفید است. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و نگاشت همسایگی تصادفی توزیع شده t (t-SNE) تکنیک‌های محبوب برای کاهش ابعاد هستند.

استخراج قوانین انجمنی برای یافتن روابط بین متغیرها در پایگاه‌های داده بزرگ استفاده می‌شود. این روش اغلب در تحلیل سبد خرید برای یافتن اقلامی که اغلب با هم خریداری می‌شوند، استفاده می‌شود.

در نتیجه، یادگیری بدون نظارت با تجزیه و تحلیل و سازماندهی داده‌ها بر اساس روابط ذاتی درون آنها، بدون هیچ دانش قبلی از نتایج کار می‌کند.