Что такое искусственный интеллект?

Типы обучения без учителя?

Обучение без учителя (Unsupervised Learning) - это тип машинного обучения, в котором модель получает данные без меток и пытается выявить скрытые зависимости между ними. Ниже перечислены некоторые типы обучения без учителя:

1. 
   Кластеризация (Clustering) - алгоритмы кластеризации используются для группировки схожих объектов в наборе данных на основе сходства между ними.
   
2. 
   Снижение размерности (Dimensionality Reduction) - алгоритмы снижения размерности используются для уменьшения размерности данных путем удаления или объединения их признаков, сохраняя при этом максимальное количество информации.
   
3. 
   Поиск ассоциативных правил (Association Rule Mining) - алгоритмы поиска ассоциативных правил используются для нахождения скрытых связей между признаками данных и выявления частых сочетаний в наборе данных.
   
4. 
   Независимые компоненты (Independent Components) - алгоритмы независимых компонент используются для извлечения скрытых структур из набора данных и разделения его на независимые компоненты.
   
5. 
   Обучение сжатию (Autoencoders) - алгоритмы обучения сжатию используются для сжатия данных в компактное представление, а затем их распаковки обратно в исходные данные.
   

Это только некоторые из наиболее распространенных типов обучения без учителя, и существует множество других алгоритмов, которые могут быть использованы в зависимости от конкретной задачи и типа данных.