Принцип обучения нейронных сетей, который основан на использовании данных без классификации или меток, — это обучение без учителя.

Давайте подробнее разберем, что это значит и как работает обучение без учителя:

• Определение: Обучение без учителя — это метод машинного обучения, при котором алгоритм обучается на неразмеченных данных. Это означает, что у нас нет заранее заданных меток или категорий для данных, которые мы используем.
• Цель: Основная цель обучения без учителя заключается в том, чтобы выявить скрытые паттерны или структуры в данных. Например, алгоритмы могут группировать похожие объекты (кластеризация) или уменьшать размерность данных (например, с помощью методов, таких как PCA — анализ главных компонент).
• Примеры алгоритмов: Существует несколько популярных алгоритмов, используемых в обучении без учителя:
  • Кластеризация (например, K-средние, иерархическая кластеризация)
  • Методы уменьшения размерности (например, t-SNE, PCA)
  • Ассоциативные правила (например, алгоритм Apriori)
• Применение: Обучение без учителя широко используется в различных областях, таких как анализ данных, обработка изображений, маркетинг и многие другие. Например, оно может помочь в сегментации клиентов или в обнаружении аномалий в данных.

Таким образом, обучение без учителя — это мощный инструмент для анализа и обработки данных, который позволяет находить полезную информацию в больших объемах неразмеченных данных.