Hello 大家好！歡迎回來！昨天剛剛分享完半監督學習 (Semi-Supervised Learning)，那今天我打算跟大家分享非監督學習 (Unsupervised Learning)。事不宜遲，現在開始！

簡介

無監督學習是一種機器學習方法，它利用未標註的數據，無需明確的指導或監督，探索數據中的模式和結構。與需要預先定義輸出的標註數據相比，無監督學習探索數據的內在結構，以獲得洞察力和發現。
[1]

無監督學習技術

• 聚類
  聚類算法根據數據的內在特徵將相似的數據點分組在一起，幫助識別數據中的自然聚類或段落。
• 降維
  降維技術減少數據中的特徵或變量數量，同時保留重要信息，實現可視化和高效的數據處理。
• 生成模型
  生成模型，如自編碼器和生成對抗網絡 (GAN)，學習數據的潛在分布，可以生成新的樣本，促進數據合成和異常檢測。

優勢和挑戰

優勢：

• 利用未標註數據
  無監督學習利用豐富的未標註數據，通常比標註數據更豐富，能夠發現隱藏的模式和知識。
• 發現新見解
  無監督學習可以揭示通過監督學習方法不易察覺的新觀點和見解，帶來新的發現和進展。

挑戰：
無監督學習面臨著選擇合適的評估指標、處理高維數據以及處理無監督模型的可解釋性和可擴展性等挑戰。同時，無監督學習通常需要更複雜的建模以及算力要求。

應用

• 異常檢測
  無監督學習廣泛應用於異常檢測，幫助識別金融領域的詐騙檢測或網絡入侵檢測。
• 市場分割
  無監督學習技術用於根據客戶的購買行為對客戶進行分割，實現定向營銷策略和個性化推薦。
• 自然語言處理
  無監督學習在主題建模、詞嵌入和情感分析等任務中發揮著重要作用，提供對大量文本數據的洞察。
• 推薦系統
  無監督學習算法用於構建推薦引擎，根據用戶的喜好和行為推薦相關的產品、電影或內容。

未來發展和新興趨勢

• 深度無監督學習
  將深度學習架構與無監督學習技術相結合，有望發現層次表示和學習複雜模式。
• 半監督學習
  半監督學習通過利用少量標註數據和大量未標註數據，搭建監督學習和無監督學習之間的橋梁，提高模型性能。
• 無監督領域適應
  無監督學習方法可以擴展到領域適應任務，利用來自源領域的標註數據來提高對目標領域的性能。

參考資料

• 機器學習任務：監督學習/半監督學習/無監督學習 [1]

我是 Mr. cobble，明天見！