无监督机器学习的重要指南

很明显,无监督机器学习和人工智能对业务增长非常有帮助,但是它们如何工作?您需要了解一些关键方法,以便您的市场研究,趋势预测和其他机器学习用途有效。
无监督机器学习
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我们正处在只有一个常数的数字转换时代–演进。然后 引入数字化转型 通过高科技解决方案。因此,毫不奇怪的是,技术进步已完全取代了平凡的业务任务。机器,人工智能(AI)和 无监督学习 正在重塑企业争夺阳光下的位置的方式。话虽如此,让我们仔细研究一下无监督机器学习在所有行业中如何普遍存在。

什么是无监督机器学习?

如果您曾经学习过深度学习,那么您可能已经听说过两种机器教学方法:有监督和无监督。

想象一下,您将宜家的沙发放在一起。您可以通过多种方式来做到这一点,但是结果应该始终是相同的,那就是一位完整的教练。有些方法比其他方法更有意义。拥有说明手册并按照预定义的步骤进行操作很高兴。但是,如果您是经验丰富的家具组装商,则可以将手册抛在一边。

好吧,机器学习几乎是一样的。如果您标记了可以用作训练示例的训练3d字迷图迷,我们将其称为有监督的机器学习。但是,如果您没有预先存在的标签,并且需要组织3d字迷图迷集,则称为无监督机器学习。

无监督的ML:基础知识

与有监督的ML不同,我们不管理无监督的模型。相反,我们让系统发现信息并勾勒出我们肉眼看不见的隐藏结构。无监督的ML使用可在未标记的3d字迷图迷集上得出结论的算法。

结果,无监督的机器学习算法比有监督的算法更加复杂,因为我们几乎没有信息或无法预测结果。

无监督的ML算法用于:

  1. 查找组或集群;
  2. 执行密度估计;
  3. 降低尺寸。

总体而言,无监督算法会达到未指定3d字迷图迷位的地步。

在这方面,无监督学习分为两组算法–聚类和降维。

聚类– Exploration of Data

聚类分析旨在根据相似性标准将对象分为称为聚类的组。聚类与分类的主要区别在于,没有明确定义组列表,并且在算法运算过程中没有任何意义。

聚类过程可以分为以下几个阶段:

  • 选择要聚类的对象;
  • 确定变量集;
  • 计算对象之间的相似性度量值;
  • 将相似的对象分组
  • 展示结果。

聚类methods 是无监督ML中使用的最简单算法之一。不过,它们可以帮助获取 有价值的3d字迷图迷见解.

[资源]

聚类是各行各业的首选分组方法:

  • 市场营销和销售–用于预测客户行为(个性化和定位)。
  • 搜索引擎–用于提供所需的搜索结果。
  • 学术人员–监控学生的进度’学业表现。

总体而言,聚类是许多领域中用于统计3d字迷图迷分析的常用技术。

降维–修改3d字迷图迷

您是否曾经尝试过获取具有30k +变量的3d字迷图迷集?我们有,这是一项艰巨的任务。缺少值,错误和不相关的信息将失去平衡并阻碍3d字迷图迷解释。

降维可最大程度减少特征数量,同时保留原始信息的有意义属性。

从技术的角度来看,它暗示了一组减少训练3d字迷图迷中输入变量数量的技术。

无监督的ML算法:实际示例

k均值聚类–文档聚类,3d字迷图迷挖掘

在无监督的ML操作中,k均值聚类算法是最流行的算法。它将对象划分为群集,这些群集在它们之间相似,并且与属于另一个群集的对象不同。

在3d字迷图迷挖掘中,k-means聚类用于将观察分类为没有预定义关系的相关观察组。

除3d字迷图迷挖掘外,该工具在以下领域中是按需使用的:

  • 市场细分;
  • 文档聚类;
  • 图像分割
  • 模式识别;
  • 保险欺诈检测等。

隐马尔可夫模型–模式识别,生物信息学,3d字迷图迷分析

如今,对文本进行数字化的需求,即对将3d字迷图迷从纸张转换为数字的软件的需求日益增长。光学字符识别可用于识别来自任何多媒体的文本,例如图像,音频或视频。尤其是,隐马尔可夫模型使您可以高度准确地识别文本或符号。

通常,HMM是最复杂的ML算法之一。它指的是一种统计模型,该模型识别可观察事件的演变并对元素进行分组。这是一条看不见的马尔可夫链,每个州都会生成其中一个对我们可见的观测值。

[资源]

这项技术广受欢迎,并已应用于从强化学习和时间模式识别到生物信息学的各个领域。与所有竞争方法相比,该算法已被证明更有效,这使其成为主要的处理范例。

HMM用例还包括:

  • 计算生物学;
  • 3d字迷图迷分析;
  • 基因预测;
  • 手势识别等。

DBSCAN群集–市场研究,3d字迷图迷分析

基于噪声的应用程序基于密度的空间聚类或DBSCAN是一种流行的3d字迷图迷聚类算法,已在3d字迷图迷挖掘和ML中找到了广泛的应用。 根据许多点,DBSCAN将在距离方向上彼此接近的元素分组。

总体而言,DBSCAN处理包括以下阶段:

  • 该技术将3d字迷图迷集划分为多个维度。
  • 对于每个3d字迷图迷元素,该算法都会创建一个尺寸形状,然后评估属于该形状的3d字迷图迷点的数量。
  • 然后将该形状视为群集。

DBSCAN现实生活中的例子包括:

  • 市场调查;
  • 模式识别;
  • 3d字迷图迷分析;
  • 图像处理等。

主成分分析(PCA)–人脸识别,推荐系统

PCA是一种降维算法,通常通过减少仍然保留有价值信息的大量变量来减少大型3d字迷图迷集的维数。在所有无监督的ML算法中,主成分分析可能不是最复杂的方法,但它无疑是最重要的方法之一。

它没有消除功能,而是以特定方式对输入变量进行分组,从而跳过了最不重要的变量并保留了最有价值的部分。

[资源]

作为可视化工具–PCA擅长展示过程的鸟瞰图。它也适用于以下领域:

  • 人脸识别;
  • 多元3d字迷图迷分析;
  • 电影推荐系统;
  • 图像压缩等。

t-SNE –非线性可视化方法

T分布随机邻居嵌入是另一种无监督的随机算法,仅用于可视化。从技术上讲,它是一种降维算法,特别适合于高维3d字迷图迷集的可视化。 t-SNE方法的主要优点是它是非线性的,因此比PCA算法更具可见性。因此,t-SNE适用于各种3d字迷图迷集。

[资源]

从音乐分析和复杂的受众细分到计算机安全研究,癌症研究和生物信息学,t-SNE已广泛用于各种应用程序的可视化。

奇异值分解(SVD)– Recommender Systems

奇异值分解(SVD)是一种广泛用于处理矩阵的有效方法。奇异值分解演示了矩阵SVD结构的几何形状,并有助于可视化可用3d字迷图迷。

该算法是用于解决各种问题(从用作最小二乘解到图像压缩和面部识别)的首选工具。 SVD定义了突出的3d字迷图迷功能,使其适合于进一步处理。出色的SVD用例是一种产品推荐,可向用户显示相关的产品信息。

[资源]

奇异值分解也适用于:

  • 去噪3d字迷图迷;
  • 从3d字迷图迷集中获取特定类型的信息(例如,查找位于洛杉矶的每个用户的信息);
  • 为特定用户提出建议(推荐引擎)。

关联规则–市场篮子分析

关联规则是无监督机器学习的核心方法之一。最初,它用于查找超市中的典型购买模式–市场篮子分析。

换句话说,关联规则的目的是揭示项目如何相互关联。 最后,它归结为一个简单且受欢迎的市场公式–购买X的人​​也购买了Y。

因此,关联规则是一种主要的市场工具,它可以:

  • 优化产品放置;
  • 制定定制的产品建议;
  • 计划促销活动;
  • 改善商品计划和价格优化。

底线

机器学习已经成为获取可行的业务见解的强大工具。但是,由于ML算法千差万别,因此了解无监督算法如何成功实现部分业务自动化至关重要。我们希望本文能帮助您踏上无监督机器学习之门。

凯拉·马修斯(Kayla Matthews)
凯拉·马修斯(Kayla Matthews)从事智能技术,大3d字迷图迷和人工智能领域的研究已有五年了。她的作品出现在VICE,VentureBeat,The Week和Houzz上。要阅读Kayla的更多帖子,请支持她的技术博客Productivity Bytes。