Обучение без присмотра

Обучение без присмотра (Unsupervised Learning) — это класс алгоритмов машинного обучения, которые находят скрытые структуры и закономерности в необмеченных данных без использования целевых меток или внешнего надзора. Основные методы включают кластеризацию (K-средние, DBSCAN), понижение размерности (PCA, t-SNE), ассоциативные правила и генеративные состязательные сети (GAN). Обучение без присмотра применяется для сегментации рынка, обнаружения аномалий, извлечения признаков и визуализации высокоразмерных данных.

А теперь то же самое простыми словами

Представьте, что вы даёте стипендию группе студентов, но не говорите им, что именно они должны изучать. Вместо этого вы просто даёте им доступ к богатой библиотеке книг, ресурсов и оборудования, и позволяете им самостоятельно находить то, что им интересно. Постепенно студенты сами выявляют закономерности и связи в предоставленных данных, создавая свои собственные знания. Похожим образом работает обучение без присмотра в ИИ-системах - они самостоятельно находят шаблоны и структуры в "необмеченных" данных.