无监督学习

无监督学习是机器学习（ML）中的一种基本范例，其中算法在未经标记、分类或分类的数据上进行训练。与其他方法不同，该系统尝试直接从数据本身学习模式和结构，而无需任何相应的输出标签。主要目标是探索数据并找到有意义的结构或模式，使其成为人工智能（AI）领域中数据探索和分析的关键工具。

核心无监督学习任务

无监督学习算法通常用于探索性数据分析，可以分为几个主要任务：

• 聚类: 这是最常见的无监督学习任务，涉及根据数据点的相似性将数据点分组到聚类中。目标是使单个聚类中的数据点彼此高度相似，并且与其他聚类中的点不相似。流行的算法包括K-Means 聚类和DBSCAN。
• 降维: 此技术用于减少数据集中的输入变量数量。它在处理高维数据时非常有用，因为它可以简化模型、减少计算时间并有助于 数据可视化。主成分分析 (PCA) 是此任务的常用方法。
• 关联规则挖掘： 此方法用于发现大型数据库中变量之间有趣的关联关系或关联规则。 一个经典的例子是“购物篮分析”，它用于发现商店中经常一起购买的商品之间的关系。

实际应用

无监督学习推动了许多行业的创新。以下是一些具体的例子：

1. 客户细分： 零售和电子商务公司使用聚类算法将具有相似行为和偏好的客户分组。通过分析购买历史、浏览活动和人口统计数据，企业可以创建有针对性的营销活动，提供个性化推荐，并改善客户体验，最终促进零售业中的人工智能。
2. 异常检测（Anomaly Detection）： 在网络安全中，无监督学习模型可以识别可能表明安全漏洞的异常网络流量。类似地，在制造业中，这些算法可以通过识别与标准的偏差来检测装配线上产品的缺陷，这是现代质量检测的关键组成部分。

与其他学习范式的比较

无监督学习与其他 ML 方法有显著不同：

• 监督学习: 依赖于标记数据（输入-输出对）来训练模型，以执行分类或回归等任务。目标是将输入映射到已知的输出。您可以在监督学习和非监督学习的比较中找到更多详细信息。
• 强化学习: 涉及智能体通过在环境中执行动作来学习做出决策，以最大化累积奖励。它通过试错学习，并由反馈信号（奖励或惩罚）指导。请参阅深度强化学习概述。
• 半监督学习: 结合使用少量标记数据和大量未标记数据，弥合了监督学习和无监督学习之间的差距。
• 自监督学习: 无监督学习的一个子集，其中标签自动从输入数据本身生成，通常用于预训练大型模型，如自然语言处理 (NLP)或计算机视觉 (CV)中的模型。

无监督学习是探索数据、发现隐藏结构和提取有价值特征的强大工具。它通常是复杂数据科学流程中的关键第一步，例如在将数据馈送到监督模型之前执行数据预处理。诸如Ultralytics HUB之类的平台提供了可以开发和管理各种ML模型的环境，这些模型可能包含用于分析数据集的无监督技术。诸如PyTorch和TensorFlow之类的框架提供了广泛的库，支持无监督算法的实现，您可以使用Scikit-learn的无监督学习指南等资源探索更多内容。