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
LoRA
Low-Rank Adaptation — метод эффективного дообучения больших языковых моделей, который замораживает исходные веса и добавляет небольшие обучаемые матрицы.
Глубокое обучение
Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для анализа данных.
Zero-shot Learning
Zero-shot обучение — способность AI выполнять задачи, на которых модель не обучалась напрямую, используя общие знания и инструкции.
Transfer Learning
Трансфер обучения — перенос знаний, полученных моделью на одной задаче, для решения другой, родственной задачи, ускоряя обучение и улучшая результаты.