Обучение без учителя – это один из ключевых подходов в машинном обучении, который используется для анализа данных без заранее заданных меток. В рамках этого подхода можно выделить несколько основных веток, которые помогают организовать данные и выявлять в них скрытые структуры. Давайте рассмотрим эти ветки подробнее:

• Кластеризация: Это процесс группировки наборов объектов таким образом, чтобы объекты в одной группе (или кластере) были более похожи друг на друга, чем на объекты в других группах. Кластеризация используется для сегментации данных и может помочь в обнаружении паттернов в больших наборах данных.
• Уменьшение размерности: Эта ветка направлена на уменьшение количества переменных в данных, сохраняя при этом как можно больше информации. Это может быть полезно для визуализации данных, а также для упрощения модели и уменьшения вычислительных затрат. Примеры методов уменьшения размерности включают PCA (главные компоненты) и t-SNE.
• Поиск ассоциаций: Этот метод используется для выявления интересных взаимосвязей между переменными в больших наборах данных. Примеры включают анализ корзины покупок, где можно выявить, какие товары часто покупаются вместе. Это помогает в принятии решений о маркетинговых стратегиях и рекомендациях.

Важно отметить, что классификация и регрессия относятся к обучению с учителем, где данные имеют метки, и модель обучается на этих метках для предсказания новых значений. В отличие от этого, обучение без учителя не использует метки и сосредоточено на выявлении структуры и паттернов в данных.

Таким образом, основные ветки обучения без учителя включают:

• Кластеризация
• Уменьшение размерности
• Поиск ассоциаций