Uczenie nienadzorowane – czym jest?
Spis treści
Różne rodzaje uczenia sztucznej inteligencji pozwalają na przyswojenie wiedzy w zróżnicowany sposób AI. Umożliwiają poszerzenie wiedzy algorytmów o różne rodzaje dziedzin – od biznesu, przez nauki ścisłe po historię czy dane analityczne. Jednym z rodzajów elementów ćwiczeń AI jest uczenie nadzorowane. Co to oznacza? W jaki sposób można zastosować uczenie nienadzorowane w szkoleniu sztucznej inteligencji i korzystaniu z jej zasobów?
Zdj 1. Elementem nauki sztucznej inteligencji jest uczenie nienadzorowane. Co warto wiedzieć o tej technice?
Źródło: https://pixabay.com/illustrations/ai-generated-circuit-board-ai-8531013/
Najczęściej stosowanym rozwiązaniem dotyczącym uczenia sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe. To krytyczny i kluczowy wskaźnik umożliwiający poszerzanie kompetencji i wiedzy tego narzędzia. Jak działa ten rodzaj nabywania wiedzy? AI „kształci się” poprzez doświadczenia i dane umieszczone w sieci.
Modele uczenia maszynowego AI – co warto o nich wiedzieć?
AI oparta jest na różnych rodzajach uczenia maszynowego. Pierwszy model to uczenie nadzorowane. Na czym opiera się ten rodzaj nauczania sztucznej inteligencji?
Pokrótce można stwierdzić, że uczenie nadzorowane opiera się na zbiorach danych treningowych, na których uczy się dany algorytm. Zbiór powinien zawierać też przykładowe rozwiązanie problemu w postaci etykiety lub klasy. W ten sposób AI może np. rozpoznać markę samochodu na bazie roku produkcji, rodzaju paliwa i pojemności silnika. Sztuczna inteligencja może też np. filtrować SPAM we wiadomościach na poczcie elektronicznej.
Drugim sposobem nauki AI jest uczenie nienadzorowane. To sposób, w którym sztuczna inteligencja wykorzystuje dane, które nie posiadają tzw. etykiet. Jest to model bardziej złożony i wymagający dla działań AI. Poza tym AI może uczyć się też przez wzmacnianie oraz realizować tzw. uczenie półnadzorowane.
Od sposobu realizacji uczenia maszynowego zależą jego efekty. Każdy rodzaj inaczej reaguje na dopasowanie pod potrzeby danej branży, konkurencyjności na rynku i sprawności analizy danych.
Co to jest uczenie nienadzorowane?
Przejdźmy do kwestii uczenia modelu nienadzorowanego, opartego na nieoznakowanych danych bez etykiet. Co to w praktyce oznacza? Sztuczna inteligencja opiera swoje nauczanie na informacjach surowych, nieopisanych, które są jej podsunięte przez osobę szkolącą. AI musi wykonać kompleksową pracę związaną m.in. z uszeregowaniem informacji, ale też znalezieniem powiązań między kolejnymi danymi.
Do najważniejszych algorytmów, które można zaliczyć do uczenia nienadzorowanego są analiza skupień (np. hierarchiczna analiza skupień i jednoklasowa maszyna wektorów nośnych), wizualizacja i redukcja wymiarowości (np. jądrowa analiza głównych składowych).
Uczenie nienadzorowane – przykłady zastosowania
Uczenie nienadzorowane ma różne zastosowania praktyczne. Umożliwia np. analizowanie danych klientów, którzy robią zakupy w sklepie internetowym. Na podstawie informacji zakupowych (np. danych o zakupionych produktach) AI może (poprzez uczenie nienadzorowane) posegregować informacje i wskazać na najważniejsze kwestie, które przydadzą się w poprawieniu współczynnika konwersji, albo w realizacji strategii dotyczącej SEO lub UX. Algorytm na tej samej bazie może też segregować informacje publikowane w serwisach informacyjnych, wyświetlając grupie odbiorców wiadomości z interesującego ich sektora.
Zdj 2. Obraz wygenerowany przez sztuczną inteligencję, do którego AI wykorzystała uczenie nienadzorowane, czyli nieposegregowane informacje
Źródło: https://pixabay.com/illustrations/ai-generated-man-magician-magic-8848521/
Algorytmy uczenia nienadzorowanego pomagają także w wizualizacji nieoznakowanych wcześniej danych, w formie wykresów i diagramów dwuwymiarowych, a nawet trójwymiarowych. Poszukiwanie zależności między informacjami może być istotne z punktu widzenia naukowego, marketingowego, sprzedażowego, informacyjnego oraz kryminalnego. Sztuczna inteligencja może znaleźć w sposób efektywny i szybki więcej zależności, niż jest w stanie przetworzyć człowiek.
Uczenie nienadzorowane (podobnie jak inne elementy uczenia maszynowego) muszą być dalej rozwijane, gdyż w wielu przypadkach format ten generuje błędy. Przykładem mogą być ilustracje na bazie sztucznej inteligencji. Na podstawie nieokreślonych wcześniej wzorców AI może wygenerować np. postać człowieka, który ma 6 palców. Błędy te będą stopniowo eliminowane, wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i przyswajania przez nią informacji.
