Învățare nesupervizată

Înțelegerea Machine Learning-ului

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

Învățare nesupervizată

învățarea nesupervizată este evidențiată

Înțelegerea Machine Learning-ului

Învățare nesupervizată

  • Învățare nesupervizată = fără coloană țintă
    • Fără îndrumare
    • Analizează întregul set de date
    • Încearcă să detecteze tipare
Înțelegerea Machine Learning-ului

Aplicații

clustering, asocierea și detectarea anomaliilor sunt subgrupuri ale învățării nesupervizate

Înțelegerea Machine Learning-ului

Clustering

clustering-ul este evidențiat

Înțelegerea Machine Learning-ului

Exemplu de clustering

câini și pisici

Înțelegerea Machine Learning-ului

Cluster pe specii

câini și pisici grupați pe specii

Înțelegerea Machine Learning-ului

Cluster pe culoare

câini și pisici grupați pe culoare

Înțelegerea Machine Learning-ului

Cluster pe origine

câini și pisici grupați pe origine

Înțelegerea Machine Learning-ului

Modele de clustering

  • K Means:
    • Se specifică numărul de clustere
  • DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise):
    • Se specifică ce constituie un cluster
Înțelegerea Machine Learning-ului

Tabel Iris

tabel iris

Înțelegerea Machine Learning-ului

K-Means cu 4 clustere

iris_clustering_patru_clustere

Înțelegerea Machine Learning-ului

K-Means cu 3 clustere

clustering iris cu trei clustere

Înțelegerea Machine Learning-ului

Adevărul de referință

clustering iris cu legendă

Înțelegerea Machine Learning-ului

Detectarea anomaliilor

detectarea anomaliilor este evidențiată

Înțelegerea Machine Learning-ului

Identificarea valorilor aberante

  • Detectarea anomaliilor = identificarea valorilor aberante
  • Valori aberante = observații care diferă de restul
Înțelegerea Machine Learning-ului

Valori aberante

valori aberante

Înțelegerea Machine Learning-ului

Eliminarea valorilor aberante

eliminarea valorilor aberante

Înțelegerea Machine Learning-ului

Cazuri de utilizare pentru detectarea anomaliilor

  • Identificarea dispozitivelor care cedează mai repede sau durează mai mult
  • Identificarea fraudatorilor care reușesc să păcălească sistemul
  • Identificarea pacienților care rezistă unei boli fatale
  • ...
Înțelegerea Machine Learning-ului

Asociere

asocierea este evidențiată

Înțelegerea Machine Learning-ului

Asociere

recomandare amazon

Înțelegerea Machine Learning-ului

Să exersăm!

Înțelegerea Machine Learning-ului

Preparing Video For Download...