Обучение с учителем и обучение без учителя — это два типа машинного обучения, которые используются для решения разных задач.

При обучении с учителем алгоритмы получают помеченные обучающие данные и могут изучить функцию, которая сопоставляет входные данные с выходными метками. Цель обучения с учителем — делать прогнозы относительно новых, невидимых данных на основе шаблонов, извлеченных из обучающих данных. Обучение с учителем часто используется для таких задач, как классификация, регрессия и прогнозирование.

Напротив, неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором алгоритмы не получают никаких помеченных обучающих данных или каких-либо предварительных знаний о взаимосвязях в данных. Цель неконтролируемого обучения — самостоятельно обнаруживать закономерности и взаимосвязи в данных без какого-либо руководства. Неконтролируемое обучение часто используется для таких задач, как кластеризация, уменьшение размерности и обнаружение аномалий.

В целом, выбор между контролируемым и неконтролируемым обучением зависит от характера проблемы, которую вы пытаетесь решить, и типа доступных вам данных.

Ну, в начале неконтролируемое обучение немного сбивает с толку... например, как данные могут быть немаркированными?

Неразмеченные данные @#$!@!??

Немаркированные данные — это данные, которые не имеют соответствующих меток или тегов. Другими словами, это данные, которые никак не были помечены или классифицированы.

Примером неразмеченных данных может быть набор отзывов клиентов о продукте. Сами отзывы будут данными, но у них не будет никаких меток, указывающих, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными.

Другим примером неразмеченных данных может быть набор изображений. Сами изображения будут данными, но у них не будет никаких меток, указывающих, что изображено на каждом изображении.

Немаркированные данные часто используются при обучении без учителя, где цель состоит в том, чтобы обнаружить закономерности и взаимосвязи в данных без каких-либо указаний или предварительных знаний. Кластеризация и уменьшение размерности — это два распространенных метода обучения без учителя, которые можно использовать с немаркированными данными.

В целом, немаркированные данные могут быть ценным ресурсом для изучения и понимания сложных наборов данных, и они часто используются в сочетании с другими методами машинного обучения для решения реальных задач.

Есть много потенциальных проектов, которые вы могли бы реализовать, используя методы обучения без учителя. Вот несколько идей:

  1. Кластеризация данных о клиентах. Если у вас есть набор данных о клиентах, вы можете использовать алгоритм кластеризации, чтобы сгруппировать клиентов со схожими характеристиками. Это может быть полезно для выявления закономерностей в поведении клиентов или для таргетинга маркетинговых кампаний.
  2. Обнаружение аномалий. Если у вас есть набор данных о финансовых транзакциях, вы можете использовать алгоритм обнаружения аномалий для выявления необычных или неожиданных транзакций, которые могут свидетельствовать о мошенничестве или других нестандартных действиях.
  3. Уменьшение размерности. Если у вас есть набор данных с множеством функций, вы можете использовать уменьшение размерности, чтобы уменьшить количество функций при сохранении как можно большего количества информации. Это может быть полезно для визуализации данных или для построения более эффективных моделей.
  4. Системы рекомендаций.Методы обучения без учителя можно использовать для создания системы рекомендаций для веб-сайта или приложения. Например, вы можете использовать кластеризацию, чтобы сгруппировать пользователей со схожими интересами, а затем рекомендовать элементы каждой группе на основе того, что понравилось другим пользователям в группе.

В целом, неконтролируемое обучение — это мощный инструмент для изучения и понимания сложных наборов данных, и существует множество потенциальных проектов, которые вы могли бы реализовать с использованием этих методов.