Spisu treści:
Definicja - Co oznacza „nauka bez nadzoru”?
Uczenie się bez nadzoru to metoda umożliwiająca maszynom klasyfikowanie zarówno materialnych, jak i niematerialnych przedmiotów bez uprzedniego informowania maszyn o przedmiotach. Rzeczy, które maszyny muszą klasyfikować, są różne, takie jak nawyki zakupowe klientów, wzorce zachowań bakterii i ataki hakerów. Główną ideą uczenia się bez nadzoru jest narażenie maszyn na duże ilości różnorodnych danych i umożliwienie im uczenia się i wnioskowania na podstawie danych. Jednak najpierw trzeba zaprogramować maszyny, aby uczyły się z danych.
Techopedia wyjaśnia uczenie się bez nadzoru
Systemy komputerowe muszą rozumieć duże ilości zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych oraz zapewniać wgląd. W rzeczywistości udzielanie wcześniejszych informacji o wszystkich typach danych, które system komputerowy może otrzymywać przez pewien czas, może być niewykonalne. Mając to na uwadze, nadzorowane uczenie się może nie być odpowiednie, gdy systemy komputerowe potrzebują ciągłych informacji o nowych typach danych. Na przykład ataki hakerskie na systemy finansowe lub serwery bankowe często zmieniają swój charakter i wzorce, a nauka bez nadzoru może być bardziej odpowiednia w takich przypadkach, ponieważ systemy muszą mieć możliwość szybkiego uczenia się na podstawie danych o atakach i wyciągania wniosków z rodzajów przyszłych ataków i sugeruj działania zapobiegawcze.
