В этой статье я не буду подробно рассказывать о методах машинного обучения без учителя, я всего лишь попытаюсь описать круг задач, которые метод машинное обучение без учителя пытается решить. И так задам простой вопрос: чем вообще занимается обучение без учителя? У нас есть некий алгоритм, который при обучении и при попытках предсказания, использует некоторые параметры. В общем виде формула машинного обучения без учителя для решения задачи кластеризации выглядит вот так: Параметры для нас – это...

Обучение без учителя – это метод Машинного обучения (ML), при котором Модель (Model) обучается на Неразмеченных данных (Unlabeled Data). Обучение с учителем (Supervised Learning) предполагает, что учебные данные размечены вручную, и модель получает четкий ответ на вопрос, к какой категории принадлежит то или иное Наблюдение (Observation): Задачей Unsupervised Learning может быть обнаружение групп похожих примеров в данных, и это называется Кластеризацией (Clustering), или определение того, как данные распределяются в пространстве, и это известно как Оценка плотности (Density Estimation)...