Unsupervised Learning
Определение
Обучение без учителя — тип машинного обучения, при котором модель находит скрытые паттерны в данных без предварительной разметки.
Простое объяснение
Это когда AI сам находит группы и закономерности в данных, без подсказок — как если бы ты сам разложил игрушки по кучкам без инструкции.
Подробнее
Задачи unsupervised learning:
- Кластеризация — группировка похожих объектов
- Dimensionality reduction — сжатие данных
- Anomaly detection — поиск аномалий
- Pre-training — обучение LLM
Алгоритмы: K-means, PCA, Autoencoders.
Связанные термины
Фича
Фича (признак, feature) — входной параметр или характеристика данных, используемая ML-моделью для обучения и предсказаний.
Жизненный цикл модели
Жизненный цикл ML-модели — этапы от постановки задачи до вывода из эксплуатации: сбор данных, обучение, deployment, мониторинг, обновление.
Transfer Learning
Трансфер обучения — перенос знаний, полученных моделью на одной задаче, для решения другой, родственной задачи, ускоряя обучение и улучшая результаты.
YOLO
YOLO (You Only Look Once) — семейство алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения объектов в реальном времени на изображениях и видео.